深度学习环境配置一套搞定:anaconda+pytorch+pycharm+cuda全详解,带你从0配置环境到跑通代码! 1548 -- 3:05 App 2024年重磅推出《PyTorch面试精华》 1145 -- 2:31 App 我是如何训练模型的(冻结网络参数) 1483 1 6:54 App 最近我对《PyTorch面试精华》进行了升级改版,大家的阅读体验更好 228 -- 3:12...
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'...
Anaconda3-5.2.0-Windows-x86_64(对应python3.6.5) pycharm-community-2019.2.1 (pycharm用什么版本都可以,不会影响) (二)下载CUDA并安装 确定好CUDA版本后就可以开始下载了。 点击下面这个链接,点击“Legacy Releases”(旧版本) https://developer.nvidia.com/cuda-downloads 图5-“Legacy Releases”(旧版本) ...
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在pycharm中设置环境变量有两种方式,第一种方式是通过右上角Edit Configurations...界面设置: 将cuda_visible_devices设置为5后,将模型model = model.cuda()和输入数据input = input.cuda()加载到gpu上,观察到: 而通过nvidia-smi命令观察到GPU使用情况如图: ...
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...
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...