CUDA_VISIBLE_DEVICES=2,0,3 只有编号为0,2,3的GPU对程序是可见的,但是在代码中gpu[0]指的是第2块,gpu[1]指的是第0块,gpu[2]指的是第3块 使用 临时设置 代码语言:javascript 代码运行次数:0 运行 AI代码解释 Linux: export CUDA_VISIBLE_DEVICES=1 windows: set CUDA_VISIBLE_DEVICES=1 python 运行时...
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...
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
2. 在多个GPU上训练模型 如果你有多块GPU,并希望在不同的GPU上同时运行多个程序,可以使用CUDA_VISIBLE_DEVICES环境变量来指定使用哪个GPU。 2.1 启动第一个程序,指定使用第0号GPU 以下命令将第一个Python脚本放到后台运行,并将输出重定向到output1.log文件中: nohup bash -c "CUDA_VISIBLE_DEVICES=0 python xxx...
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...
如果我们在修改 CUDA_VISIBLE_DEVICES 之前插入一条代码 from transformers import Trainer 后,再次初始化一个 CUDA tensor: $ CUDA_VISIBLE_DEVICES=0,1 python >>> import torch; import os; from transformers import Trainer; os.environ["CUDA_VISIBLE_DEVICES"] = "1"; >>> _ = torch.randn(128 * ...
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' ...
添加了代码torch.cuda.set_device(2)设置当前设备。然后运行成功,其结果如下图所示: 实际上,官方文档提示不鼓励使用此函数来设置。在大多数情况下,最好使用CUDA_VISIBLE_DEVICES环境变量。 代码语言:javascript 代码运行次数:0 运行 AI代码解释 importos
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...
CUDA 提供的用于隔离设备的另一种方法是使用CUDA_VISIBLE_DEVICES虽然在功能上类似,但相较于 NVIDIA Omniverse 的cgroups方法。 使用cgroups V1 隔离 GPU 控制组提供了一种机制,用于将任务集及其未来的子集聚合或划分到具有专门行为的分层组中。您可以使用cgroups来控制 CUDA 进程可见的 GPU.这可确保仅向其提供 CUDA...