如果使用多gpu运行程序,可以直接使用CUDA_VISIBLE_DEVICES=0,1,2,3 python xxx.py来设置该程序可见的gpu。当然也可以在程序开头设置os.environ["CUDA_VISIBLE_DEVICES"] = '0,1,2,3'来使用。 如果在pycharm中调试时,使用多gpu的话,除了直接在程序中设置os.environ["CUDA_VISIBLE_DEVICES"] = '0,1,2,3'...
如果使用多gpu运行程序,可以直接使用CUDA_VISIBLE_DEVICES=0,1,2,3 python xxx.py来设置该程序可见的gpu。当然也可以在程序开头设置os.environ["CUDA_VISIBLE_DEVICES"] = '0,1,2,3'来使用。 如果在pycharm中调试时,使用多gpu的话,除了直接在程序中设置os.environ["CUDA_VISIBLE_DEVICES"] = '0,1,2,3'...
Anaconda3-5.2.0-Windows-x86_64(对应python3.6.5) pycharm-community-2019.2.1 (pycharm用什么版本都可以,不会影响) (二)下载CUDA并安装 确定好CUDA版本后就可以开始下载了。 点击下面这个链接,点击“Legacy Releases”(旧版本) https://developer.nvidia.com/cuda-downloads 图5-“Legacy Releases”(旧版本) ...
may be :我自己测试在pycharm终端确实也是同样提示 keyerror:‘cuda_visible_devices’,但是我在conda终端运行同样的命令可以运行,其他时候我也遇到了类似的情况,可见有可能是:pycharm终端 与 conda终端运行结果会有区别,尽量在conda终端运行命令行 Sign up for free to join this conversation on GitHub. Already hav...
如果使用多gpu运行程序,可以直接使用CUDA_VISIBLE_DEVICES=0,1,2,3 python xxx.py来设置该程序可见的gpu。 当然也可以在程序开头设置os.environ[“CUDA_VISIBLE_DEVICES”] = '0,1,2,3’来使用。如果在pycharm中调试时,使用多gpu... ...
在pycharm中设置环境变量有两种方式,第一种方式是通过右上角Edit Configurations...界面设置: 将cuda_visible_devices设置为5后,将模型model = model.cuda()和输入数据input = input.cuda()加载到gpu上,观察到: 而通过nvidia-smi命令观察到GPU使用情况如图: ...
如果使用多gpu运行程序,可以直接使用CUDA_VISIBLE_DEVICES=0,1,2,3 python xxx.py来设置该程序可见的gpu。当然也可以在程序开头设置os.environ["CUDA_VISIBLE_DEVICES"] = '0,1,2,3'来使用。 如果在pycharm中调试时,使用多gpu的话,除了直接在程序中设置os.environ["CUDA_VISIBLE_DEVICES"] = '0,1,2,3...
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 设置示例: 在python程序中, import os os.environ["CUDA_VISIBLE_DEVICES"] = '1' os.environ["CUDA_VISIBLE_DEVICES"] = '0,2,3'...