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 GPU 资源。 CUDA_VISIBLE_D...
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...
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' 或者在程序外部cmd命令行里执行以...
安装cuda10.1对应的cudnn,如果目前的cuda软连接指向的是10.1,直接复制过去即可,复制lib64和include文件夹到usr/local/cuda-10.1,命令如下: tar -zcvf cudnn-10.1-linux-x64-v7.6.5.32.tgz #解压命令 sudo cp cudnn-10.1-linux-x64-v7.6.5.32/include/cudnn.h /usr/local/cuda-10.1/include/ sudo cp cudn...
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
linux环境: vim ~/.bash.rc,在最后添加上CUDA_VISIBLE_DEVICES=0,2 然后source ~/.bash.rc使之生效即可。 windows环境: 直接添加CUDA_VISIBLE_DEVICES=0,2进环境变量 临时设置,在程序启动脚本中添加: linuxa环境: export CUDA_VISIBLE_DEVICES=0,2
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...
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，...
因为这是Linux指令，在cmd先执行：set CUDA_VISIBLE_DEVICES=0 再运行：python src/train_web.py 即可...
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 如果服务器有多个GPU,tensorflow默认会全部使用。如果只想使用部分GPU,可以通过参数CUDA_VISIBLE_DEVICES来设置GPU的可见性。