set CUDA_VISIBLE_DEVICES=0,1 但请注意,Windows中通常不直接支持CUDA_VISIBLE_DEVICES作为环境变量来限制GPU可见性,因为Windows的CUDA管理机制与Linux/macOS不同。不过,您可以在启动命令行窗口之前设置这个环境变量,以确保它在该会话中有效。 2. 检查CUDA和GPU驱动的安装情况 ...
点击“链接器”->“输入”->“附加依赖项”,进行编辑。将opencv_world340d.lib添加进去。 该文件位于opencv的build\x64\vc14\lib目录下,该目录下存在一个opencv_world343.lib文件和一个opencv_world343d.lib文件,其中带d的为debug版本。 我们再将之前安装CUDA的那个路径下找到以下四个文件 将这四个文件复制到...
51CTO博客已为您找到关于windows 设置CUDA_VISIBLE_DEVICES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windows 设置CUDA_VISIBLE_DEVICES问答内容。更多windows 设置CUDA_VISIBLE_DEVICES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
os.environ[‘CUDA_VISIBLE_DEVICES‘] 无法生效原因1. 现象:使用os.environ['CUDA_VISIBLE_DEVICES'] 指定了GPU,但是模型还是只能加载在‘0’卡上。 2.原因:os.environ['CUDA_VISIBLE_DEVICES'] 必须在import torch之前 3.隐藏的坑: 如果import进来的其他文件中import了torch,os.environ['CUDA_VISIBLE_DEVICES'...
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' ...
os.environ["CUDA_VISIBLE_DEVICES"]='0' (9条消息) 解决报错:‘CUDA_VISIBLE_DEVICES‘ 不是内部或外部命令,也不是可运行的程序或批处理文件。_道纪书生的博客-CSDN博客_cuda_visible_dev
一、 安装cuda 官方推荐安装cuda10.2或者11.0,这里以安装cuda10.2为例。 根据系统情况选择合适的cuda版本,这里选择的是x86_64-CentOS7-runfile(local) CUDA Toolkit 10.2 Downloadwget ht… 赵刚发表于自然语言处... 基于tensorflow的BlazeFace-lite人脸检测器 糖心他爸发表于实战嵌入端... Ubuntu 18.04 + Docker +...
CUDA_VISIBLE_DEVICES="GPU-<deviceUUID>" python And then: importtorchprint(torch.cuda.device_count()) The result should be 1, but it is 0. System Info PyTorch version: 1.13.0+cu117 Is debug build: False CUDA used to build PyTorch: 11.7 ROCM used to build PyTorch: N/A OS: Debian GN...
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...
os.environ['CUDA_VISIBLE_DEVICES'] = gpus print(torch.cuda.get_device_name(0)) 1. 2. 3. 始终将使用第一个GPU,即CUDA:0. 问题解析 在使用os.environ['CUDA_VISIBLE_DEVICES']动态设置可见的 GPU 时,通常只能在程序开始运行之前进行设置,并且这种设置在程序运行后无法在一个进程中动态改变。这是因为深...