51CTO博客已为您找到关于cuda_visible_devices多卡设置的相关内容,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多卡设置问答内容。更多cuda_visible_devices多卡设置相关解答可以来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。
51CTO博客已为您找到关于conda 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conda 设置CUDA_VISIBLE_DEVICES问答内容。更多conda 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技术人实现成长和进
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 python 运行时设置 代码...
1.设置只有设备0和设备1对CUDA可见: ``` $ export CUDA_VISIBLE_DEVICES=0,1 ``` 上述命令会将CUDA_VISIBLE_DEVICES环境变量设置为"0,1"。 2.设置只有设备2对CUDA可见: ``` $ export CUDA_VISIBLE_DEVICES=2 ``` 上述命令会将CUDA_VISIBLE_DEVICES环境变量设置为"2"。 3.取消对CUDA设备的可见性设置(...
在设置CUDA_VISIBLE_DEVICES时,只有其索引出现在nvidia-smi -L序列中的设备才可以设置,如果其中一个索引无效,则 CUDA 应用程序只能看到在无效索引之前的设备。例如将CUDA_VISIBLE_DEVICES设置为0,1,-1,2将导致设备 0 和 1 可见,设备 2 不可见。 环境变量CUDA_VISIBLE_DEVICES的主要用途有以下几个场景: ...
cuda_visible_devices是一个CUDA环境变量,用于指定哪些GPU设备对CUDA应用程序(如PyTorch)可见。例如,设置CUDA_VISIBLE_DEVICES=0,2会使CUDA应用程序只能看到编号为0和2的GPU设备。 2. 查找PyTorch中重置或设置cuda_visible_devices的方法 在PyTorch中,并没有直接提供重置cuda_visible_devices环境变量的函数。但是,你可以...
如果使用多gpu运行程序,可以直接使用CUDA_VISIBLE_DEVICES=0,1,2,3 python xxx.py来设置该程序可见的gpu。当然也可以在程序开头设置os.environ["CUDA_VISIBLE_DEVICES"] = '0,1,2,3'来使用。 如果在pycharm中调试时,使用多gpu的话,除了直接在程序中设置os.environ["CUDA_VISIBLE_DEVICES"] = '0,1,2,3...
importosos.environ["CUDA_VISIBLE_DEVICES"]='0' 或者在程序外部cmd命令行里执行以下命令,设置临时变量: copy 1 setCUDA_VISIBLE_DEVICES=0 或者直接添加到环境变量,同时记得删除原命令的CUDA_VISIBLE_DEVICES=0 参考: https://blog.csdn.net/qq_40682833/article/details/119215398 ...
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。