如果你不想修改代码,可以在命令提示符中设置临时环境变量,然后再运行你的Python脚本。例如: shell set CUDA_VISIBLE_DEVICES=0 python your_script.py 这里的set CUDA_VISIBLE_DEVICES=0命令设置了环境变量,随后的python your_script.py命令将使用这个设置。 在系统环境变量中设置: 如果你经常需要使用特定的GPU,也...
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...
exportCUDA_VISIBLE_DEVICES=0# 只使用第一个 GPU 1. 在Python 代码中设置 importos# 设置使用的 GPU 设备为第一个os.environ["CUDA_VISIBLE_DEVICES"]="0" 1. 2. 3. 4. 步骤3:在 Python 代码中进行设置 确保在进行任何与 GPU 相关的操作之前设置CUDA_VISIBLE_DEVICES。 importosimporttensorflowastf# 也...
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 代码运行次数:0 运行 AI代码解释 Linux:exportCUDA_VISIBLE_DEVICES=1windows:setCUDA_VISIBLE_DEVICES=1 python 运行时设置 代码语言:javascript 代码运行次数:0 运行 AI代码解释 importos os.envir...
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...
python使用CUDA_VISIBLE_DEVICES环境变量 cuda环境变量配置,因近期项目需要GPU加速,故对两台电脑上的VS配置了cuda8.0 总结如下:1 官网下载和系统匹配的cuda软件 https://developer.nvidia.com/cuda-downloads2 直接使用默认选项安装 3&nb
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...
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：setCUDA_VISIBLE_DEVICES=0 再运行：python src/train_web.py 即可 成功执行 ...
1.1 使用nohup命令运行Python脚本 1.2 查看运行中的进程 1.3 查看输出日志 2. 在多个GPU上训练模型 2.1 启动第一个程序,指定使用第0号GPU 2.2 启动第二个程序,指定使用第1号GPU 2.3 查看运行中的进程 2.4 查看输出日志 3. 总结 在机器学习和深度学习中,训练模型时经常需要使用GPU来加速计算。本文将介绍如何使用...