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_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...
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...
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...
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：python src/train_web.py 即可 成功执行 ...
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 ...
os.environ[“CUDA_VISIBLE_DEVICES”] = “0,1” #设置当前使用的GPU设备为0,1号两个设备,名称依次为'/gpu:0'、'/gpu:1' 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:0'、'/gpu:1'。表示优先使用1号设备,然后使用0号设备 ...
CUDA_VISIBLE_DEVICES=0,1,2,3,4 python3 -m vllm.entrypoints.openai.api_server --served-model-name Qwen1.5-72B-Chat --model /data/models/Qwen1.5-72B-Chat --host 0.0.0.0 --port 8089 出现问题: torch.cuda.OutOfMemoryError: CUDA out of memory. Tried to allocate 768.00 MiB. GPU 0 has...
KeyError: 'CUDA_VISIBLE_DEVICES',os.environ["CUDA_VISIBLE_DEVICES"]='0'(9条消息)解决报错:‘CUDA_VISIBLE_DEVICES‘