步骤2:设置 CUDA_VISIBLE_DEVICES 环境变量 为了让 Python 代码只使用特定的 GPU,我们需要设置CUDA_VISIBLE_DEVICES环境变量。在 Unix 系统(如 Linux 或 MacOS)中,可以在命令行中设置;在 Windows 系统中同样可以在命令行中设置,或者在 Python 代码中设置。 在命令行中设置(Unix 系统) exportCUDA_VISIBLE_DEVICES=0...
这样设置后,程序将只能看到并使用编号为 1 和 3 的 GPU。 4. 在代码中实现 cuda_visible_devices 的设置 通常,我们会在程序的开始部分设置 CUDA_VISIBLE_DEVICES 环境变量,以确保在程序执行过程中,CUDA 运行时能够正确地识别和使用指定的 GPU。以下是一个简单的 Python 示例: python import os import torch #...
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
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...
CUDA_VISIBLE_DEVICES=1python**.py 注意:这种设置方法一定要在第一次使用 cuda 之前进行设置 永久设置 linux: 在~/.bashrc 的最后加上export CUDA_VISIBLE_DEVICES=1,然后source ~/.bashrc windows: 打开我的电脑环境变量设置的地方,直接添加就行了。
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 device1 ...
$CUDA_VISIBLE_DEVICES=1python my_script.py 这样my_script.py脚本就只能使用GPU 1。 在Python脚本内设置 如果想在Python的脚本内设置使用的GPU,可以使用os.environ,如下: 代码语言:javascript 代码运行次数:0 运行 AI代码解释 importos os.environ["CUDA_DEVICE_ORDER"]="PCI_BUS_ID"# see issue #152os.env...
查看正在跑的 python 进程,list 对应属性如下: UID PID PPID C STIME TTY TIME BIN CMD user 3985 3960 0 19:46 pts/4 00:00:07 path/to/python python foo.py 然后kill 掉对应进程即可。 GPU 利用率始终在 0-50% 之间闪动 参考:深度学习GPU利用率低问题分析 ...
新建mynewtorch环境,Python为3,然后安装Python,cuda指定9.0,conda list结果如下 然后我使用 source activate mynewtorch python import torch print("torch.cuda.is_available()) 进行测试,成功返回true!!! 看来真的极有可能是cudatoolkit版本过高的原因,继续试验 ...