实际上,执行任何显式或隐式让 CUDA 读取 CUDA_VISIBLE_DEVICES的代码,均会使得后续设置的 CUDA_VISIBLE_DEVICES 无效。符合上述条件的代码有许多,包括但不限于: torch.cuda.is_available() torch.cuda.device_count() torch.cuda.init() import deepspeed
在设置cuda_visible_devices后,确保接下来的命令或脚本是在这个新的环境变量设置之后执行的。 错误的配置顺序(如在调用CUDA相关函数之后设置环境变量)可能导致设置无效。检查其他可能影响cuda_visible_devices设置的因素: 确保没有其他程序或环境变量(如NVIDIA的SMI工具或其他CUDA应用)在运行时修改或覆盖了cuda_visible_...
这是因为深度学习框架(如 TensorFlow、PyTorch 等)在初始化时就会读取CUDA_VISIBLE_DEVICES环境变量,并在后续操作中使用这些设置。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...
WINDOWS CUDA_VISIBLE_DEVICES 无效 1. 核函数介绍 核函数是cuda编程的关键 通过创建一个cudac程序文件,并把cu交给nvcc编译(nvcc 是nvidia的c++编译器,编译cudac程序,是c++的超集),才能识别cuda语法 可以看到红框2中,编译.cpp文件用的CXX来做的,编译.cu文件是通过cuda操作的。 __global__表示核函数,由host调用...
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...
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' ...
os.environ["CUDA_VISIBLE_DEVICES"]='0' (9条消息) 解决报错:‘CUDA_VISIBLE_DEVICES‘ 不是内部或外部命令,也不是可运行的程序或批处理文件。_道纪书生的博客-CSDN博客_cuda_visible_dev
import os os.environ['CUDA_VISIBLE_DEVICE']='0'针对问题二的回答;device_map还是"auto"，您试一...
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。 说明 使用 临时设置 代码语言:javascript 代码运行次数:0 运行 AI代码解释 Linux:exportCUDA_VISIBLE_DEVICES=1windows:setCUDA_VISIBLE_DEVICES...