CUDA_VISIBLE_DEVICES 环境变量来选择要使用的 GPU 怎么操作 选择cuda版本,选择CUDA版本号需要考虑的有两点:(1)pytorch适配https://pytorch.org/get-started/locally/(2)显卡驱动适配https://docs.nvidia.com/cuda/cuda-toolkit-release-notes/index.html安装cuda打开
设置CUDA_VISIBLE_DEVICES 环境变量 cuda_home设置 简单的信息查看和调试命令 运行时只会采用虚拟环境里面的cuda运行时版本,所以不用显示切换cuda版本,只要支持即可。 查看cuda版本 ls -l /usr/local | grep cuda 1. 这里是安装的cuda存放的地方和软链接的位置./usr/local/cuda是一个软链接,链接到了/usr/local/...
cuda_visible_devices用法 cuda_visible_devices用于设置哪些GPU设备对CUDA可见。 该环境变量的取值为一个逗号分隔的GPU设备ID列表,表示CUDA运行时应对哪些GPU设备可见。设备ID从0开始,按顺序分配给系统上的每个GPU设备。 使用示例: 1.设置只有设备0和设备1对CUDA可见: ``` $ export CUDA_VISIBLE_DEVICES=0,1 ``...
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...
export用于设置当前运行的环境变量,export [-fnp][变量名称]=[变量设置值]。 用处就是比如说我们在命令行测试的时候,因为是从脚本片段截取出来的,所以有很多...
CUDA_VISIBLE_DEVICES后面的参数依次是设置gpu[0],gpu[1], gpu[2]...等的device编号。 所以区别在于: 0,2,3意思是gpu[0]指向device0, gpu[1], 指向devcie2, gpu[2]指向device3; 而2,0,3意思是gpu[0]指向device2, gpu[1], 指向devcie0, gpu[2]指向device3; ...
To Reproduce Steps to reproduce the behavior: $ export CUDA_VISIBLE_DEVICES=0,1,6,7 $ python ./deepy.py ./train.py ./configs/125M.yml ./configs/local_setup.yml [2023-03-08 12:00:27,863] [INFO] [launch.py:82:main] WORLD INFO DICT: {'local...
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，这时如果不声明这个环境变量，CUDA库默认会使用第一张GPU卡，这张卡在程序中的逻辑编号就是0。如果你想用第三张卡怎么办？只要在启动程序前声明 CUDA_VISIBLE_DEVICES=2就好了（默认编号从0开始），这...
$ export CUDA_VISIBLE_DEVICES=1 这样设置的环境变量在当前 shell session 及其子进程中有效 • 该 GPU 处于 WDDM(windows display driver model )模式。另一个可能的模式是 TCC(tesla compute cluster),但它仅在 Tesla、Quadro 和 Titan 系列的 GPU 中可选。可用如下方式选择(在 Windows 中需要用管理员身份...
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，...