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# 也可以是其他深度学习框架# 设置使用的 GPU 设备os.environ["CUDA_VISIBLE_DEVICE...
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
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'...
在初始化 TensorFlow 之前执行以下操作以将 TensorFlow 限制为第一个 GPU。 import os os.environ["CUDA_DEVICE_ORDER"]="PCI_BUS_ID" # see issue #152 os.environ["CUDA_VISIBLE_DEVICES"]="0" 您可以仔细检查您是否拥有对 TF 可见的正确设备 from tensorflow.python.client import device_lib print devic...
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...
os.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=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 ...
值得一提的是,大名鼎鼎的OpenAI编译器triton,就是直接通过libcuda.so调用驱动,直接把Python代码翻译成驱动可执行的cubin程序。详情可参见https://github.com/openai/triton/blob/main/third_party/nvidia/backend/driver.py。 driver/runtime API初始化以及CUDA_VISIBLE_DEVICES发挥作用的时机 ...
$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...
简而言之就是:os.environ['CUDA_VISIBLE_DEVICES'] 的设置要放在要执行的 program 之外,并且要放在 import torch 之前。 因此,我单独设置了一个 python 文件用于设置 os.environ['CUDA_VISIBLE_DEVICES'],然后切换一下 jupyter kernel,刷新 kernel,再执行 jupyter 文件,没有报错了。
或者,在python代码中设置: importos os.environ['CUDA_VISIBLE_DEVICES']='2, 3' 一些stack overflow的帖子会让你尝试将这些行添加到你的代码中 —— 释放Cache 要弄清楚你的模型在 cuda 上占用了多少内存,你可以尝试: importgc defreport_gpu(...