cuda_visible_devices无效的问题,以下是一些可能的原因及解决方法,根据您提供的提示,我将分点详细回答: 1. 确认cuda_visible_devices的设置方式 确保您在正确的时机和方式下设置了cuda_visible_devices环境变量。通常,这个环境变量需要在任何CUDA相关的库(如TensorFlow、PyTorch、CUDA Runtime等)被加载或初始化之前设置...
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'...
一、 安装cuda 官方推荐安装cuda10.2或者11.0,这里以安装cuda10.2为例。 根据系统情况选择合适的cuda版本,这里选择的是x86_64-CentOS7-runfile(local) CUDA Toolkit 10.2 Downloadwget ht… 赵刚发表于自然语言处... 基于tensorflow的BlazeFace-lite人脸检测器 糖心他爸发表于实战嵌入端... Ubuntu 18.04 + Docker +...
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,并在后续操作中使用这些设置。因此,尝试在运行时通过循环动态...
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' ...
本期code:https://github.com/chunhuizhang/deeplearning-envs/blob/main/cuda_visible_devices.ipynb, 视频播放量 1929、弹幕量 2、点赞数 38、投硬币枚数 11、收藏人数 27、转发人数 2, 视频作者 五道口纳什, 作者简介 数学,计算机科学,现代人工智能。全网「五道口纳
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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，...
os.environ['CUDA_VISIBLE_DEVICES']=“1”(指定程序在1卡上跑) 但我昨天晚上写了这句话时候 程序还是在0卡上跑 一通乱试之后 以为跑起来了 早上看到又挂了。解决方法:参考 这个issueimport osos.environ['CUDA_VISIBLE_DEVICES'] = "2"import torchimport torch.nn as nn...以上面这样的导入顺序就好啦链...