因此,尝试在运行时通过循环动态更改CUDA_VISIBLE_DEVICES是无效的。 解决方法 1. 子进程方法 通过在子进程中运行深度学习代码,每次子进程启动时重新设置CUDA_VISIBLE_DEVICES环境变量。在这种方法中,每次循环都会启动一个新的子进程your_script.py,并为该子进程设置不同的 GPU。 import os import subprocess gpus = ...
1. 现象:使用os.environ['CUDA_VISIBLE_DEVICES'] 指定了GPU,但是模型还是只能加载在‘0’卡上。os.environ[‘CUDA_VISIBLE_DEVICES‘] 无法生效原因1. 现象:使用os.environ['CUDA_VISIBLE_DEVICES'] 指定了GPU,但是模型还是只能加载在‘0’卡上。 2.原因:os.environ['CUDA_VISIBLE_DEVICES'] 必须在import to...
检查CUDA_VISIBLE_DEVICES环境变量是否已在系统中设置: 在Linux系统中,你可以使用echo命令来检查环境变量是否设置: bash echo $CUDA_VISIBLE_DEVICES 如果这个命令没有输出,或者输出不是你期望的GPU设备编号,那么你需要设置这个环境变量。 若未设置,根据需求设定CUDA_VISIBLE_DEVICES环境变量: 你可以通过export命令来设置...
51CTO博客已为您找到关于windows 设置CUDA_VISIBLE_DEVICES的相关内容,包含IT学习相关文档代码介绍、相关教程视频课程,以及windows 设置CUDA_VISIBLE_DEVICES问答内容。更多windows 设置CUDA_VISIBLE_DEVICES相关解答可以来51CTO博客参与分享和学习,帮助广大IT技术人实现成
一、 安装cuda 官方推荐安装cuda10.2或者11.0,这里以安装cuda10.2为例。 根据系统情况选择合适的cuda版本,这里选择的是x86_64-CentOS7-runfile(local) CUDA Toolkit 10.2 Downloadwget ht… 赵刚发表于自然语言处... 基于tensorflow的BlazeFace-lite人脸检测器 糖心他爸发表于实战嵌入端... Ubuntu 18.04 + Docker +...
importosos.environ["CUDA_VISIBLE_DEVICES"]='0' 或者在程序外部cmd命令行里执行以下命令,设置临时变量: copy 1 setCUDA_VISIBLE_DEVICES=0 或者直接添加到环境变量,同时记得删除原命令的CUDA_VISIBLE_DEVICES=0 参考: https://blog.csdn.net/qq_40682833/article/details/119215398 ...
本期code:https://github.com/chunhuizhang/deeplearning-envs/blob/main/cuda_visible_devices.ipynb, 视频播放量 1929、弹幕量 2、点赞数 38、投硬币枚数 11、收藏人数 27、转发人数 2, 视频作者 五道口纳什, 作者简介 数学,计算机科学,现代人工智能。全网「五道口纳
Eg.7 设置 CUDA_VISIBLE_DEVICES=1,2,0 时的输出: Detected1CUDA Capabledevice(s)Device0:"Tesla K20c"CUDA Driver Version/Runtime Version9.0/8.0CUDA Capability Major/Minor version number:3.5...Device PCI Domain ID/Bus ID/location ID:0/4/0Compute Mode:<Default(multiple host threads canuse::...
import os os.environ['CUDA_VISIBLE_DEVICE']='0'针对问题二的回答;device_map还是"auto"，您试一...
1.设置只有设备0和设备1对CUDA可见: ``` $ export CUDA_VISIBLE_DEVICES=0,1 ``` 上述命令会将CUDA_VISIBLE_DEVICES环境变量设置为"0,1"。 2.设置只有设备2对CUDA可见: ``` $ export CUDA_VISIBLE_DEVICES=2 ``` 上述命令会将CUDA_VISIBLE_DEVICES环境变量设置为"2"。 3.取消对CUDA设备的可见性设置(...