针对你遇到的问题“'cuda_visible_devices' 不是内部或外部命令,也不是可运行的程序”,我可以从以下几个方面为你提供解决方案: 1. 确认'cuda_visible_devices'的使用环境 CUDA_VISIBLE_DEVICES 是一个环境变量,用于指定 CUDA 程序可以使用哪些 GPU 设备。这个环境变量通常在 Linux 系统上使用,而不是在 Windows 命...
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 https://blog.csdn.net/lscelory/article/details/83579062
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...
打开下载链接,选择相应的版本并下载。选择方法可参考,建议直接选择cuDNN Library for Linux (x86_64) 进入cudnn压缩包所在的文件夹,解压文件 tar -xvf cudnn-10.1-linux-x64-v7.6.4.38.tgz 1. 将文件拷贝到相应cuda目录下 ### 注意 10.1为版本号,应当替换为刚刚下载的版本 ### 注意安装过程中不要随意切换...
$wget https://developer.download.nvidia.com/compute/cuda/11.0.3/local_installers/cuda_11.0.3_450.51.06_linux.run 下载完之后输入如下指令进行安装 $sudo sh cuda_11.0.3_450.51.06_linux.run 好久没装cuda了,安装过程中不用一路确认,只要最初的时候输入accept之后就会自动完成安装,安装完成后需要修改环境变...
在深度学习模型训练或者推理的时候我们常常会需要使用到GPU加速,而在服务器上会存在多块GPU,并且可能会有很多人在使用这些GPU,因此如何设置程序在指定的GPU上训练模型/推理,下面介绍我们如何在python程序中指定GPU运行。 1、查看服务器显卡运行状况 在Linux服务器上我们可以使用以下命令行来查看,显卡运行情况(假设已经安...
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...
linux环境: vim ~/.bash.rc,在最后添加上CUDA_VISIBLE_DEVICES=0,2 然后source ~/.bash.rc使之生效即可。 windows环境: 直接添加CUDA_VISIBLE_DEVICES=0,2进环境变量 临时设置,在程序启动脚本中添加: linuxa环境: export CUDA_VISIBLE_DEVICES=0,2
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...
sudo ./cuda_10.1.105_418.39_linux.run 1. 2. 1、选择accept 2、按回车选择不安装驱动,然后选择Install进行安装 3、选择默认安装路径 等一会儿,即为 # 设置当前用户的环境变量 sudo gedit ~/.bashrc #在.bashrc文件后面添加如下内容,注意这里不指定具体的cuda版本,就是为了方便切换 ...