无效的问题,以下是一些可能的原因及解决方法,根据您提供的提示,我将分点详细回答: 1. 确认cuda_visible_devices的设置方式 确保您在正确的时机和方式下设置了cuda_visible_devices环境变量。通常,这个环境变量需要在任何CUDA相关的库(如TensorFlow、PyTorch、CUDA Runtime等)被加载或初始化之前设置。设置方式如下:...
因此,尝试在运行时通过循环动态更改CUDA_VISIBLE_DEVICES是无效的。 解决方法 1. 子进程方法 通过在子进程中运行深度学习代码,每次子进程启动时重新设置CUDA_VISIBLE_DEVICES环境变量。在这种方法中,每次循环都会启动一个新的子进程your_script.py,并为该子进程设置不同的 GPU。 import os import subprocess gpus = ...
1、点击开始,后点击左下角账户头像,点击更改账户设置 2、账户信息栏如果显示当前为本地账户,可更改为微软账户,则修改为微软账户。 如果已经显示为微软账户,有停止自动登录到所有Microsoft应用或更改为本地账户,则 直接点击,更改为本地账户后,再次点击此处修改为微软账户,即可创建新的微软账户 或登录其他微软账户。 二...
Cassie 你当像鸟,飞往你的山。 # os.environ['CUDA_VISIBLE_DEVICES']指定GPU无效知识点:我们在单卡训练想使用指定GPU的时候,需要手动设置os.environ['CUDA_VISIBLE_DEVICES']=“1”(指定程序在1卡上跑) 但我昨天晚上写了这句话时候 程序还是在0卡上跑 一通乱试之后 以为跑起来了 早上看到又挂了。解决...
如果我们在重加载模型前设置CUDA_VISIBLE_DEVICES,就能起到设备屏蔽的左右,而如果是模型重加载完后才设置 CUDA_VISIBLE_DEVICES, 设置无效,因为GPU设备已经被访问了。 更多精彩内容,就在简书APP "小礼物走一走,来简书关注我" 赞赏支持还没有人赞赏,支持一下...
在设置了CUDA_VISIBLE_DEVICES环境变量后,只有被指定的GPU设备会被程序所使用,其他未被指定的GPU设备将不可见。 注意:这种方式只对使用CUDA进行加速的程序有效,对于仅使用CPU的程序无效。 要取消CUDA_VISIBLE_DEVICES export CUDA_VISIBLE_DEVICES="" 1.