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。
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...
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...
117 // 计算 GPU 每个线程计算出来和的总和 118 int final_sum=0; 119 for (int i=0; i<THREAD_data*BLOCK_data; i++) 120 { 121 final_sum += sumArray[i]; 122 } 123 124 cout << "GPU 求和结果为: " << final_sum << endl; 125 126 // 使用 CPU 对矩阵进行求和并将结果对照 127 ...
问如何使用os.environ['CUDA_VISIBLE_DEVICES'] ="“将GPU计数设置为0？EN使用TensorFlow&Keras通过GPU...
在cmd先执行：setCUDA_VISIBLE_DEVICES=0 再运行：python src/train_web.py 即可 成功执行 ...
‘Expected all tensors to be on the same device, but found at least two devices, cuda:0 and cpu!’ 解决 方法1:x.to(device) 把device 作为一个可变参数,推荐使用argparse进行加载: 使用gpu时: device='cuda'x.to(device)# x是一个tensor,传到cuda上去 ...
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运行程序: 在程序中指定...
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。
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。