在设置CUDA_VISIBLE_DEVICES时,只有其索引出现在nvidia-smi -L序列中的设备才可以设置,如果其中一个索引无效,则 CUDA 应用程序只能看到在无效索引之前的设备。例如将CUDA_VISIBLE_DEVICES设置为0,1,-1,2将导致设备 0 和 1 可见,设备 2 不可见。 环境变量CUDA_VISIBLE_DEVICES的主要用途有以下几个场景: 资源管理...
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os.environ["CUDA_VISIBLE_DEVICES"]="1" 或 代码语言:javascript 复制 CUDA_VISIBLE_DEVICES=1python**.py 注意:这种设置方法一定要在第一次使用 cuda 之前进行设置 永久设置 linux: 在~/.bashrc 的最后加上export CUDA_VISIBLE_DEVICES=1,然后source ~/.bashrc windows: 打开我的电脑环境变量设置的地方,直接...
51CTO博客已为您找到关于cuda_visible_devices多卡设置的相关内容,包含IT学习相关文档代码介绍、相关教程视频课程,以及cuda_visible_devices多卡设置问答内容。更多cuda_visible_devices多卡设置相关解答可以来51CTO博客参与分享和学习,帮助广大IT技术人实现成长和进步。
os.environ[“CUDA_VISIBLE_DEVICES”] = “0,1” #设置当前使用的GPU设备为0,1号两个设备,名称依次为’/gpu:0’、’/gpu:1’ os.environ[“CUDA_VISIBLE_DEVICES”] = “1,0” #设置当前使用的GPU设备为1,0号两个设备,名称依次为’/gpu:1’、’/gpu:0’。表示优先使用1号设备,然后使用0号设备 ...
CUDA_VISIBLE_DEVICES=0,2,3Devices 0, 2, 3 will be visible; device 1 is masked CUDA will enumerate the visible devices starting at zero. In the last case, devices 0, 2, 3 will appear as devices 0, 1, 2. If you change the order of the string to “2,3,0”, devices 2,3,0 ...
简介:这个代码什么意思 os.environ['CUDA_VISIBLE_DEVICES'] = '0, 1' 这段代码是用来设置环境变量的。具体来说,它将CUDA_VISIBLE_DEVICES这个环境变量设置为'0, 1',表示只使用GPU设备0和1来运行程序。 在深度学习中,通常会使用CUDA来加速模型的训练和推理过程,而CUDA_VISIBLE_DEVICES就是用来指定程序可以使用...
命令行出现CUDA_VISIBLE_DEVICES=0 python trainer.py这种命令 这是Linux可以的,但是Windows不行。 解决方案: 这条命令的含义很简单,也就是指定某个GPU来运行程序,我们可以在程序开头添加指定GPU的代码,效果是一样的: copy 1 2 importosos.environ["CUDA_VISIBLE_DEVICES"]='0' ...
$ export CUDA_VISIBLE_DEVICES=1 这样设置的环境变量在当前 shell session 及其子进程中有效 • 该 GPU 处于 WDDM(windows display driver model )模式。另一个可能的模式是 TCC(tesla compute cluster),但它仅在 Tesla、Quadro 和 Titan 系列的 GPU 中可选。可用如下方式选择(在 Windows 中需要用管理员身份...
1、使用gpustat命令查看GPU的资源使用情况,如下图所示,GPU【0】已被占用; 2、此时就可以指定其他空闲可用的卡,来运行程序: import os os.environ['CUDA_VISIBLE_DEVICES'] = '1' 然后再次运行就可以了,当然也有可能报错一样,但产生报错的原因却是五花八门,欢迎小伙伴们一起讨论。