os.environ["CUDA_VISIBLE_DEVICES"]="-1"# 将CUDA_VISIBLE_DEVICES设置为-1,表示不使用任何GPU 1. 步骤3:编写代码限制CUDA使用的GPU 最后,我们需要编写代码来确保CUDA不使用GPU,而是仅使用CPU运行。 # 创建一个简单的tensorflow会话withtf.Session()assess:# 在会话中执行一些操作# 这里将只使用CPU进行计算 1....
表明此函数在 CPU 上调用和执行,这也是默认情况。 内核函数配置运算符 <<<>>> - 这个运算符在调用内核函数的时候使用,一般情况下传递进三个参数: 1. 块数 2. 线程数 3. 共享内存大小 (此参数默认为0 ) 内核函数中的几个系统变量 - 这几个变量可以在内核函数中使用,从而控制块与线程的工作: 1. gridDi...
(1)os.environ["CUDA_VISIBLE_DEVICES"] = args.gpu (2).to(device)和.cuda()设置GPU的区别 代码复现时明显感觉一些基本概念都不清楚,特此记录。 参考:内存与显存、CPU与GPU、GPU与CUDA_cpu 逻辑运算 缓存 排队 显卡 内存 知乎-CSDN博客 1 内存与显存 (1) 内存 内存(Memory)也被称为内存储器,其作用是...
首先若不加任何配置情况下,是默认使用gpu的, 加上下面这句代码就使用cpu了 1 os.environ["CUDA_VISIBLE_DEVICES"]="-1" https://blog.csdn.net/qq_35148758/article/details/93785285 指定GPU编号 import os os.environ["CUDA_VISIBLE_DEVICES"]="0" 或者在脚本或者命令行中指定 export CUDA_VISIBLE_DEVICES=...
恭喜您成功安装了ModelScope CUDA！当您使用ModelScope进行文本处理任务时，您可以选择使用CUDA加速或CPU...
os.environ["CUDA_VISIBLE_DEVICES"] = "0" #使用gpu os.environ["CUDA_VISIBLE_DEVICES"] = "-1" #为使用CPU os.environ["CUDA_VISIBLE_DEVICES"] = "0,1" #使用CPU两块GPU 关于keras切换后端 参考 https://www.cnblogs.com/XUEYEYU/p/10913200.html ...
对包含多个GPU的系统,GPU的id通常是0-N-1,设置环境变量CUDA_VISIBLE_DEVICES,可以配置运行时使用的GPU。若设置CUDA_VISIBLE_DEVICES=1,此时会将设备1作为设备0出现在应用程序列,屏蔽了其他的GPU 也可以配置多个GPU,像CUDA_VISIBLE_DEVICES=1,2,会将设备1,2映射到id=0,1,屏蔽了其他的GPU ...
设置CUDA_VISIBLE_DEVICES 深度学习过程中需要配置可见的显卡设备,本文记录 CUDA_VISIBLE_DEVICES 配置方法。 简介 服务器中有多个GPU,选择特定的GPU运行程序可在程序运行命令前使用:CUDA_VISIBLE_DEVICES=0命令。0为服务器中的GPU编号,可以为0, 1, 2, 3等,表明对程序可见的GPU编号。
import torch import torch.nn as nn import torch.distributed as dist# 设置可见的 GPU 设备 os.environ["CUDA_DEVICE_ORDER"] = "PCI_BUS_ID" os.environ["CUDA_VISIBLE_DEVICES"] = "0,1" # 设置为您想要使用的 GPU 编号，多个 GPU 之间用逗号隔开# 创建模型和损失函数 model = nn....
注意:对于在代码内通过代码修改可见设备的情况,只有在代码访问GPU设备之前设置CUDA_VISIBLE_DEVICES变量才有效。如果你模型保存之前没有转换到CPU上,那么模型重加载的时候会直接加载到GPU设备中,具体加载到哪个设备依赖于模型的device属性,一般默认为cuda:0,即加载到系统的第一块显卡。如果我们在重加载模型前设置CUDA_VIS...