CUDA_VISIBLE_DEVICES gpu 数量 gpu cuda支持列表 注意条事项,避免踩坑: 第一、windows系统安装CUDA ,CUDA本版必须是你的显卡支持的版本。比如我的RTX3060,cuda>=11.0。 第二、专业的游戏笔记本 一般自动安装好了最新显卡驱动,一般不用更换。显卡驱动是笔记本电脑使用显卡的前提。 针对独立显卡,如何确定是否成功安装...
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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 ``...
这条命令适用于命令行运行tensorflow程序的时候,指定gpu. 只需要在命令之前设置环境变量,简单来说比如原本程序是命令行运行python train.py 假定这里gpu总共有八块,通过nvidia-smi查看发现5,6,7是空闲的(从0开始编号) 则运行命令修改为:CUDA_VISIBLE_DEVICES=5,6,7 python train.py...
这行命令会将CUDA_VISIBLE_DEVICES设置为环境变量,使得随后在该终端会话中运行的CUDA程序只能看到并使用编号为0、1、2的GPU设备。 在Python脚本中设置: python import os os.environ["CUDA_VISIBLE_DEVICES"] = "0,1" 这段代码会在Python脚本运行之前设置环境变量,确保脚本中的CUDA操作只使用编号为0和1的GPU...
1.1 CUDA_VISIBLE_DEVICES 环境变量CUDA_VISIBLE_DEVICES用于指定 CUDA 应用程序将在哪些 GPU 设备上运行,通常用于控制程序在多 GPU 系统上的 GPU 使用情况,对于单 GPU 系统和纯主机代码的程序没有意义。通过设置CUDA_VISIBLE_DEVICES,可以限制应用程序访问的 GPU 设备,以便在多任务或多用户环境中更好地管理和分配 ...
CUDA_VISIBLE_DEVICESA comma-separated sequence of GPU identifiersMIG support: MIG-<GPU-UUID>/<GPU instance ID>/<compute instance ID>GPU identifiers are given as integer indices or as UUID strings. GPU UUID strings should follow the same format as given by nvidia-smi, such as GPU-8932f937-...
设置CUDA_VISIBLE_DEVICES 深度学习过程中需要配置可见的显卡设备,本文记录 CUDA_VISIBLE_DEVICES 配置方法。 简介 服务器中有多个GPU,选择特定的GPU运行程序可在程序运行命令前使用:CUDA_VISIBLE_DEVICES=0命令。0为服务器中的GPU编号,可以为0, 1, 2, 3等,表明对程序可见的GPU编号。
$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"...
os.environ[“CUDA_VISIBLE_DEVICES”] = “0,1” #设置当前使用的GPU设备为0,1号两个设备,名称依次为’/gpu:0’、’/gpu:1’ os.environ[“CUDA_VISIBLE_DEVICES”] = “1,0” #设置当前使用的GPU设备为1,0号两个设备,名称依次为’/gpu:1’、’/gpu:0’。表示优先使用1号设备,然后使用0号设备 ...