你可以在Python程序中使用以下代码来指定使用哪个GPU: python import os os.environ["CUDA_VISIBLE_DEVICES"] = "0" 这段代码将环境变量CUDA_VISIBLE_DEVICES设置为"0",意味着只有编号为0的GPU将被用于运行你的程序。 在命令提示符中设置临时变量: 如果你不想修改代码,可以在命令提示符中设置临时环境变量,然后...
# 处理模型训练deftrain_model(data,gpu_id):importos os.environ["CUDA_VISIBLE_DEVICES"]=str(gpu_id)# 训练代码... 1. 2. 3. 4. 5. 接下来,我们可以通过饼图分析应用场景的分布: 30%50%20%应用场景分布图像处理NLP训练增强学习 通过这些努力,我们不仅解决了python 写了cuda_visible_device 还是在0卡...
exportCUDA_VISIBLE_DEVICES=0# 只使用第一个 GPU 1. 在Python 代码中设置 importos# 设置使用的 GPU 设备为第一个os.environ["CUDA_VISIBLE_DEVICES"]="0" 1. 2. 3. 4. 步骤3:在 Python 代码中进行设置 确保在进行任何与 GPU 相关的操作之前设置CUDA_VISIBLE_DEVICES。 importosimporttensorflowastf# 也...
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...
在pychrm终端运行:CUDA_VISIBLE_DEVICES=0 python3.7 .\train.py --model model.pkl 报错了, 然后我又在cmd中运行,也同样报错 看了很多篇博客,不是说要在putty里面执行就是要在MobaXterm里面执行,但是这两个我电脑都没有,我就想,有没有简单一点的方法。
始终将使用第一个GPU,即CUDA:0. 问题解析 在使用os.environ['CUDA_VISIBLE_DEVICES']动态设置可见的 GPU 时,通常只能在程序开始运行之前进行设置,并且这种设置在程序运行后无法在一个进程中动态改变。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...
我们在 CUDA_VISIBLE_DEVICES=0,1 的环境变量下启动 Python 交互式环境,随后修改了 CUDA_VISIBLE_DEVICES=1,此时我们初始化一个 torch 的 CUDA tensor,由于我们初始化这个 tensor 时没有指定 device id,torch 会默认选择第一个可见的 device。 $ CUDA_VISIBLE_DEVICES=0,1 python >>> import torch; import os...
我有两个 GPU,想通过 ipynb 同时运行两个不同的网络,但是第一个笔记本总是分配两个 GPU。 使用 CUDA_VISIBLE_DEVICES,我可以隐藏 python 文件的设备,但我不确定如何在笔记本中这样做。 有没有办法将不同的 GP...
nohup bash -c "CUDA_VISIBLE_DEVICES=0 python xxx.py" > output1.log 2>&1 & 2.2 启动第二个程序,指定使用第1号GPU 以下命令将第二个Python脚本放到后台运行,并将输出重定向到output2.log文件中: nohup bash -c "CUDA_VISIBLE_DEVICES=1 python xxx.py" > output2.log 2>&1 & 2.3 查看运行中的...