命令行出现CUDA_VISIBLE_DEVICES=0 python trainer.py这种命令 这是Linux可以的,但是Windows不行。 解决方案: 这条命令的含义很简单,也就是指定某个GPU来运行程序,我们可以在程序开头添加指定GPU的代码,效果是一样的: copy 1 2 importosos.environ["CUDA_VISIBLE_DEVICES"]='0' 或者在程序外部cmd命令行里执行以...
Ctrl+Shift+P,F1 展示全局命令面板 Ctrl+P 快速打开最近打开的文件 Ctrl+Shift+N 打开新的编辑器窗口 Ctrl+Shift+W 关闭编辑器 Ctrl + X 剪切 Ctrl + C 复制 Alt + up/down 移动行上下 Shift + Alt up/down 在当前行上下复制当前行 Ctrl + Shift + K 删除行 Ctrl + Enter 在当前行下插入新的一行 ...
命令行sudo gedit ~/.bashrc打开.bashrc,已经装过cuda9.0,则.bashrc下应该有如下行: # 设置当前用户的环境变量 sudo gedit ~/.bashrc #在.bashrc文件后面添加如下内容,注意这里不指定具体的cuda版本,就是为了方便切换 export PATH=$PATH:/usr/local/cuda-10.1/bin export LD_LIBRARY_PATH=$LD_LIBRARY_PATH:/us...
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...
同时,确保在命令行或脚本中没有拼写错误。 通过以上方法,你应该能够在Windows环境下成功指定GPU来运行你的深度学习程序。如果问题仍然存在,请检查你的CUDA安装和配置是否正确,或者考虑在Linux环境下运行你的程序。
环境变量也是用来控制程序行为的。比如，程序输出的log等级，输出文件路径，配置文件路径等。都可以通过环境变量的途径告知程序。当然也可以用其他手段，比如配置文件，命令行参数等。只不过各有各的适用场景而已。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...
加上下面这句代码就使用cpu了 1 os.environ["CUDA_VISIBLE_DEVICES"]="-1" https://blog.csdn.net/qq_35148758/article/details/93785285 指定GPU编号 import os os.environ["CUDA_VISIBLE_DEVICES"]="0" 或者在脚本或者命令行中指定 export CUDA_VISIBLE_DEVICES=0...
cuda_visible_devices多卡跑ddp命令 cuda多gpu并行 CUDA流表示一个GPU操作队列,并且该队列中的操作将以指定的顺序执行。可以将每个流视为GPU的一个任务,并且这些任务可以并行执行,即相同流顺序执行,不同流并行执行;不同流并行执行时不同流所要执行的任务要没有依赖关系;当不手动创建流时,cuda将会默认一个流操作。