环境变量配置–添加CUPTI路径 (一)查看显卡驱动支持的CUDA最高版本 版本的确定非常重要,一旦选错,后面想安装tensorflow也不容易,会报很多错,而报错的原因还是因为CUDA、cuDNN和tensorflow之间的版本没有确定好。 另外补充一点,在配置深度学习的环境时,很多时候软件的版本不要选择最新的!!! 大致步骤:通过“NVIDIA 控制...
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。 二、查看GPU状态和信息 nvidia-smi 1. 定时刷新状态,-n(秒),每秒刷新一次 watch -n 1 nvidia-smi 1. 三、使用 需要注意前提是你有GPU 3.1临时设置(临时设置方法一定要在第一次使用 cuda 之前进行设置) Linux: export CUDA_VISIBL...
2、os.environ来设置CUDA_VISIBLE_DEVICES os是python中非常常用的系统包,而os.environ则是设置查看系统环境变量的模块,我们可以通过这个模块把CUDA_VISIBLE_DEVICES的设置写入到环境变量中,这样在执行这个程序的时候就可以指定GPU运行了。 importos os.environ["CUDA_VISIBLE_DEVICES"] ="0,1"##仅使用device0和 dev...
nohup bash -c"CUDA_VISIBLE_DEVICES=1 python xxx.py"> output2.log 2>&1& 2.3 查看运行中的进程 同样,使用ps命令和grep可以查看当前运行的Python进程: ps -ef|grep python 2.4 查看输出日志 使用tail命令分别查看两个程序的输出日志: tail -f output1.log tail -f output2.log 3. 总结 通过使用nohup...
CUDA_VISIBLE_DEVICES=0,2,3只有编号为0,2,3的GPU对程序是可见的,在代码中gpu[0]指的是第0块儿,gpu[1]指的是第2块儿,gpu[2]指的是第3块儿 CUDA_VISIBLE_DEVICES=2,0,3只有编号为0,2,3的GPU对程序是可见的,但是在代码中gpu[0]指的是第2块儿,gpu[1]指的是第0块儿,gpu[2]指的是第3块儿 ...
CUDA_VISIBLE_DEVICES环境变量有什么用 CUDA_VISIBLE_DEVICES 这个环境变量是CUDA库要使用的。比如一台机器...
我有两个 GPU,想通过 ipynb 同时运行两个不同的网络,但是第一个笔记本总是分配两个 GPU。 使用 CUDA_VISIBLE_DEVICES,我可以隐藏 python 文件的设备,但我不确定如何在笔记本中这样做。 有没有办法将不同的 GP...
运行时只会采用虚拟环境里面的cuda运行时版本,所以不用显示切换cuda版本,只要支持即可。 查看cuda版本 ls -l /usr/local | grep cuda 1. 这里是安装的cuda存放的地方和软链接的位置./usr/local/cuda是一个软链接,链接到了/usr/local/cuda-9.0(或者其他版本的目录) ...