# 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...
environ["CUDA_VISIBLE_DEVICES"] = "1" 或 代码语言:javascript 代码运行次数:0 运行 AI代码解释 CUDA_VISIBLE_DEVICES=1 python **.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...
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'...
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...
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...
2、os.environ来设置CUDA_VISIBLE_DEVICES os是python中非常常用的系统包,而os.environ则是设置查看系统环境变量的模块,我们可以通过这个模块把CUDA_VISIBLE_DEVICES的设置写入到环境变量中,这样在执行这个程序的时候就可以指定GPU运行了。 importos os.environ["CUDA_VISIBLE_DEVICES"] ="0,1"##仅使用device0和 dev...
$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 代码运行次数:0 运行 AI代码解释 importos os.environ["CUDA_DEVICE_ORDER"]="PCI_BUS_ID"# see issue #152os.env...
$ 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 ...