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' 或者在程序外部cmd命令行里执行以...
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 复制 Linux:exportCUDA_VISIBLE_DEVICES=1windows:setCUDA_VISIBLE_DEVICES=1 python 运行时设置 代码语言:javascript 复制 importos os.environ["CUDA_VISIBLE_DEVICES"]="1" 或 代码语言:javascrip...
CUDA_VISIBLE_DEVICES 这个环境变量是CUDA库要使用的。比如一台机器上有8张GPU，你只需要用到一张，这时如果不声明这个环境变量，CUDA库默认会使用第一张GPU卡，这张卡在程序中的逻辑编号就是0。如果你想用第三张卡怎么办？只要在启动程序前声明 CUDA_VISIBLE_DEVICES=2就好了（默认编号从0开始），这...
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...
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
在Windows环境下,当你尝试使用cuda_visible_devices=0这样的命令来指定GPU运行时,会遇到“无法将‘cuda_visible_devices=0’项识别为 cmdlet、函数、脚本文件或可运行程序”的错误。这是因为这个命令是Linux特有的语法,在Windows中并不适用。以下是一些解决方案,可以帮助你在Windows环境下指定GPU运行程序: 在程序中指定...
cuda_visible_devices用于设置哪些GPU设备对CUDA可见。 该环境变量的取值为一个逗号分隔的GPU设备ID列表,表示CUDA运行时应对哪些GPU设备可见。设备ID从0开始,按顺序分配给系统上的每个GPU设备。 使用示例: 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_VISIBL...
CUDA_VISIBLE_DEVICES=0,1,2 1. 指定一个范围的GPU设备: CUDA_VISIBLE_DEVICES=0-2 1. 在设置了CUDA_VISIBLE_DEVICES环境变量后,只有被指定的GPU设备会被程序所使用,其他未被指定的GPU设备将不可见。 注意:这种方式只对使用CUDA进行加速的程序有效,对于仅使用CPU的程序无效。
cuda_visible_devices 多机多卡 cuda多gpu并行,CUDA是建立在NVIDIA的GPUs上的一个通用并行计算平台和编程模型,基于CUDA编程可以利用GPUs的并行计算引擎来更加高效地解决比较复杂的计算难题。近年来,GPU最成功的一个应用就是深度学习领域,基于GPU的并行计算已经成为训练