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...
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,然后再运行你的Python脚本。例如: shell set CUDA_VISIBLE_DEVICES=0 python your_script.py 这里的set CUDA_VISIBLE_DEVICES=0命令设置了环境变量,随后的python your_script.py命令将使用这个设置。 在系统环境变量中设置: 如果你经常需要使用特定的GPU,也...
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。 还真让我找到了,这篇博客说是因为环境的问题,我想到...
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。 要取消CUDA_VISIBLE_DEVICES export CUDA_VISIBLE_DEVICES="" 1. 在python中设置 import os os...
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 ...
python使用CUDA_VISIBLE_DEVICES环境变量 cuda环境变量配置,因近期项目需要GPU加速,故对两台电脑上的VS配置了cuda8.0 总结如下:1 官网下载和系统匹配的cuda软件 https://developer.nvidia.com/cuda-downloads2 直接使用默认选项安装 3&nb
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& ...
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...
在cmd先执行：set CUDA_VISIBLE_DEVICES=0 再运行：python src/train_web.py 即可 成功执行 ...
使用CUDA_VISIBLE_DEVICES='0' python gpu_print.py执行这段代码,得到的结果为: print by gpu.print by gpu.print by cpu. 与传统的Python CPU代码不同的是: 使用from numba import cuda引入cuda库 在GPU函数上添加@cuda.jit装饰符,表示该函数是一个在GPU设备上运行的函数,GPU函数又被称为核函数。