在Windows环境下,当你尝试使用cuda_visible_devices=0这样的命令来指定GPU运行时,会遇到“无法将‘cuda_visible_devices=0’项识别为 cmdlet、函数、脚本文件或可运行程序”的错误。这是因为这个命令是Linux特有的语法,在Windows中并不适用。以下是一些解决方案,可以帮助你在Windows环境下指定GPU运
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cuda_visible_devices设置cuda 0 cuda怎么配置 最近又捡起了CUDA,因为需要做一个任务,将某程序使用CUDA并行计算加快速度,希望能尽量达到实时性。CUDA的安装没有什么好讲,就是一路Next就可以。现在CUDA只有一个安装包,并且集成了Nsight,特别方便,不像CUDA 4,居然要安装3个包,烦死。 安装过后就开始对具体工程进行配置...
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。
在pychrm终端运行:CUDA_VISIBLE_DEVICES=0 python3.7 .\train.py --model model.pkl 报错了, 然后我又在cmd中运行,也同样报错 看了很多篇博客,不是说要在putty里面执行就是要在MobaXterm里面执行,但是这两个我电脑都没有,我就想,有没有简单一点的方法。
在cmd先执行：set CUDA_VISIBLE_DEVICES=0 再运行：pythonsrc/train_web.py 即可 成功执行 ...
os.environ['CUDA_VISIBLE_DEVICE']='0'针对问题二的回答;device_map还是"auto"，您试一下，我这边...
[3] 34860 segmentation fault (core dumped) CUDA_VISIBLE_DEVICES=0 python train.py --domain_name cartpole --task_name 在执行RAD的源代码时,发现一个问题,因在服务器上不能对环境进行render,则在main函数初始添加: from pyvirtualdisplay import Display...
代码运行次数:0 运行 AI代码解释 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地方,直接添加就行了。
这个bug 的原理其实挺简单的,但由于修改 CUDA_VISIBLE_DEVICES和import transformers 库里面的东西都是常见操作,而该问题在老版本的 transformers库(<4.48.0)并不会发生,所以最终定位并解决这个问题并不是一件容易的事。 解决这个 bug 至少给了我们两点启示: ...