#在文件结尾处添加 export LD_LIBRARY_PATH=$LD_LIBRARY_PATH:/usr/local/cuda/lib64 export PATH=$PATH:/usr/local/cuda/bin export CUDA_HOME=$CUDA_HOME:/usr/local/cuda 1. 2. 3. 4. 猜想(下面是我的猜想,可能不正确) 当在虚拟环境里面安装了指定cuda版本的pytorch之后,是不用再进行cuda版本管理的。
export PATH="/usr/local/cuda-12.2/bin:$PATH" export LD_LIBRARY_PATH="/usr/local/cuda-12.2/lib64:$LD_LIBRARY_PATH" 1. 2. 3. 终端运行:source ~/.bashrc使之生效 检查是否安装成功: 输入nvcc --version,如果显示如下文字就说明安装成功 如果显示错误,注销一下用户 安装cudnn 官方教程 打开下载链接,...
$ export CUDA_VISIBLE_DEVICES=0,1 ``` 上述命令会将CUDA_VISIBLE_DEVICES环境变量设置为"0,1"。 2.设置只有设备2对CUDA可见: ``` $ export CUDA_VISIBLE_DEVICES=2 ``` 上述命令会将CUDA_VISIBLE_DEVICES环境变量设置为"2"。 3.取消对CUDA设备的可见性设置(默认情况下,所有设备都对CUDA可见): ``` $...
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。 参考资料
xu-songcommentedMar 9, 2023• edited To Reproduce Steps to reproduce the behavior: $ export CUDA_VISIBLE_DEVICES=0,1,6,7 $ python ./deepy.py ./train.py ./configs/125M.yml ./configs/local_setup.yml [2023-03-08 12:00:27,863] [INFO] [launch.py:82:main] WORLD INFO DICT: {'lo...
export CUDA_VISIBLE_DEVICES=0,2 windows环境: set CUDA_VISIBLE_DEVICES=0,2 ——— 版权声明:本文为CSDN博主「擎正义之旗」的原创文章,遵循CC 4.0 BY-SA版权协议,转载请附上原文出处链接及本声明。 原文链接: blog.csdn.net/Alger_magic/article/details/98851950...
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: 在Linux或macOS中: bash export CUDA_VISIBLE_DEVICES=0,1 # 设置为可见的GPU编号,以逗号分隔 在脚本或命令行中设置后,需...
如在 Linux Shell 下，我们可以用 export KEY=VALUE 的形式设置环境变量，可以用 unset KEY 的方式取消...
在 Linux Shell 下，我们可以用 export KEY=VALUE 的形式设置环境变量，可以用 unset KEY 的方式取消一个环境变量。系统中本身声明了很多有用的环境变量，如 HOME / PATH / PWD 等，帮助程序确认当前运行的用户根目录、命令查找路径、当前运行路径等。环境变量也是用来控制程序行为的。比如，程序输出的...
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.