51CTO博客已为您找到关于CUDA_VISIBLE_DEVICES 指定多张gpu的相关内容,包含IT学习相关文档代码介绍、相关教程视频课程,以及CUDA_VISIBLE_DEVICES 指定多张gpu问答内容。更多CUDA_VISIBLE_DEVICES 指定多张gpu相关解答可以来51CTO博客参与分享和学习,帮助广大IT技术人实现成
51CTO博客已为您找到关于CUDA_VISIBLE_DEVICES gpu 数量的相关内容,包含IT学习相关文档代码介绍、相关教程视频课程,以及CUDA_VISIBLE_DEVICES gpu 数量问答内容。更多CUDA_VISIBLE_DEVICES gpu 数量相关解答可以来51CTO博客参与分享和学习,帮助广大IT技术人实现成长和进步。
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
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; 再举例说明,如果当前主机有5张显卡...
环境变量CUDA_VISIBLE_DEVICES的主要用途有以下几个场景: 资源管理:在多用户或共享 GPU 资源的环境中,可以通过设置CUDA_VISIBLE_DEVICES以避免冲突和资源争夺。不同的任务可以限制在不同的 GPU 上运行,以确保资源的有效使用。 分布式训练:在深度学习中,分布式训练通常涉及多个 GPU 设备。通过设置CUDA_VISIBLE_DEVICES可...
os.environ["CUDA_VISIBLE_DEVICES"] = 2,0,3 ## 仅使用device2, device0和device3 这里我们在使用的时候,提示一下注意顺序,以最后一行代码为例,在这个程序里会将gpu[0]对应真实的显卡2,gpu[1]对应真实的显卡0,gpu[3]对应真实的显卡3。 参考网站:...
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。 说明 使用 临时设置 代码语言:javascript 复制 Linux:exportCUDA_VISIBLE_DEVICES=1windows:setCUDA_VISIBLE_DEVICES=1 ...
$ 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...
$ CUDA_VISIBLE_DEVICES=1 python 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: import os os.environ["CUDA_DEVICE_ORDER"]="PCI_BUS_ID" # see issue #152 ...
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 ...