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...
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_cuda_visible_devices 用一个例子来演示会更加清晰
因此，如果在使用GPU之前声明了环境变量 os.environ['cuda_visible_devices']='0'，则可以指定CUDA库使用特定的GPU卡，达到有效控制GPU资源分配的目的。
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...
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...
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。
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 torch之前 3.隐藏的坑: 如果import进来的其他文件中import了torch,os.environ['CUDA_VISIBLE_DEVICES'...