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CUDA_VISIBLE_DEVICES 指定多张gpu cuda选择gpu 10系的显卡换成30系显卡后,之前配好的深度学习环境出现了兼容问题,索性重装系统,从零开始配环境,过程中也出现了各种对新显卡不兼容的情况,以下的配置是本人摸索最终成功的版本,特此记录一下。 首先就是安装ubuntu18.04,这个不是本文的重点,大家可以自行百度更加详细的教...
GPU Memory Usage:该进程的显存使用情况 2、os.environ来设置CUDA_VISIBLE_DEVICES os是python中非常常用的系统包,而os.environ则是设置查看系统环境变量的模块,我们可以通过这个模块把CUDA_VISIBLE_DEVICES的设置写入到环境变量中,这样在执行这个程序的时候就可以指定GPU运行了。 importos os.environ["CUDA_VISIBLE_DEVI...
2.1 启动第一个程序,指定使用第0号GPU 以下命令将第一个Python脚本放到后台运行,并将输出重定向到output1.log文件中: nohup bash -c"CUDA_VISIBLE_DEVICES=0 python xxx.py"> output1.log 2>&1& 2.2 启动第二个程序,指定使用第1号GPU 以下命令将第二个Python脚本放到后台运行,并将输出重定向到output2.log...
本期code:https://github.com/chunhuizhang/deeplearning-envs/blob/main/cuda_visible_devices.ipynb, 视频播放量 1929、弹幕量 2、点赞数 38、投硬币枚数 11、收藏人数 27、转发人数 2, 视频作者 五道口纳什, 作者简介 数学,计算机科学,现代人工智能。全网「五道口纳
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...
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; ...
给大家分享一下PyTorch多GPU分布式训练,主要包括以下几个核心知识点:(1)PyTorch GPU基础操作,(2)DataParallel用法详解,(3)CUDA_VISIBLE_DEVICES环境变量(4)新建device实例 知识 校园学习 人工智能 PyTorch训练 CUDA_VISIBLE_DEVICES PyTorch多GPU训练 DataParallel用法详解 新建device实例 PyTorch GPU基础操作 深度学习...
CUDA_VISIBLE_DEVICES=0,2,3只有编号为0,2,3的GPU对程序是可见的,在代码中gpu[0]指的是第0块儿,gpu[1]指的是第2块儿,gpu[2]指的是第3块儿 CUDA_VISIBLE_DEVICES=2,0,3只有编号为0,2,3的GPU对程序是可见的,但是在代码中gpu[0]指的是第2块儿,gpu[1]指的是第0块儿,gpu[2]指的是第3块儿 ...
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...