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
importos 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 windows: 打开我的电脑环境变量设置的...
在电脑桌面空白处点击鼠标右键,单击“NVIDIA 控制面板”。 图1-打开“NVIDIA 控制面板” 点击左下角的“系统信息” 在“显示”一栏中,可以看到“驱动程序版本”为442.19 图2-驱动程序版本 点击“组件” 找到NVCUDA.DLL一栏,产品名称为“NVIDIA CUDA 10. 2.131 driver”,可以看到CUDA版本为10.2.131 补充说明:这里的...
如果使用多gpu运行程序,可以直接使用CUDA_VISIBLE_DEVICES=0,1,2,3 python xxx.py来设置该程序可见的gpu。当然也可以在程序开头设置os.environ["CUDA_VISIBLE_DEVICES"] = '0,1,2,3'来使用。 如果在pycharm中调试时,使用多gpu的话,除了直接在程序中设置os.environ["CUDA_VISIBLE_DEVICES"] = '0,1,2,3'...
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' ...
$CUDA_VISIBLE_DEVICES=1python my_script.py 这样my_script.py脚本就只能使用GPU 1。 在Python脚本内设置 如果想在Python的脚本内设置使用的GPU,可以使用os.environ,如下: 代码语言:javascript 复制 importos os.environ["CUDA_DEVICE_ORDER"]="PCI_BUS_ID"# see issue #152os.environ["CUDA_VISIBLE_DEVICES"...
$ CUDA_VISIBLE_DEVICES=1python my_script.py AI代码助手复制代码 这样my_script.py脚本就只能使用GPU 1。 在Python脚本内设置 如果想在Python的脚本内设置使用的GPU,可以使用os.environ,如下: importosos.environ["CUDA_DEVICE_ORDER"]="PCI_BUS_ID"# see issue #152os.environ["CUDA_VISIBLE_DEVICES"]="1...
pip install --extra-index-url https://download.pytorch.org/whl/test/cu118 -e . # To deploy my code change export CUDA_VISIBLE_DEVICES=1 python -m llama_recipes.finetuning --use_peft --peft_method lora --dataset my_dataset --quantization ...
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...
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。