这段代码将环境变量CUDA_VISIBLE_DEVICES设置为"0",意味着只有编号为0的GPU将被用于运行你的程序。 在命令提示符中设置临时变量: 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...
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...
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...
$ CUDA_VISIBLE_DEVICES=0,1 python >>> import torch; import os; from transformers import Trainer; os.environ["CUDA_VISIBLE_DEVICES"] = "1"; >>> _ = torch.randn(128 * 1024 * 1024, device="cuda") 我们发现,这个 tensor 现在位于 device 0 上,说明后续对 CUDA_VISIBLE_DEVICES 的修改没有...
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。
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...
代码运行次数:0 运行 AI代码解释 importosimportsubprocess gpus=['0','1','2']forgpuingpus:env=os.environ.copy()env['CUDA_VISIBLE_DEVICES']=gpu subprocess.run(['python','your_script.py'],env=env) 2. 使用PyTorch的设备管理 (个人推荐) ...
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...
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,gpu[1]指的是第0块,gpu[2]指的是第3块 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: export CUDA_VISIBLE_DEVICES=1 windows: set CUDA_VISIBLE_DEVICES=1 python 运行时...
[3] 34860 segmentation fault (core dumped) CUDA_VISIBLE_DEVICES=0 python train.py --domain_name cartpole --task_name 在执行RAD的源代码时,发现一个问题,因在服务器上不能对环境进行render,则在main函数初始添加: from pyvirtualdisplay import Display...