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...
方法一:在Python代码中设置环境变量 你可以在Python脚本的开始部分添加以下代码来设置CUDA_VISIBLE_DEVICES环境变量: python import os os.environ["CUDA_VISIBLE_DEVICES"] = "0" # 设置使用编号为0的GPU 方法二:在命令行中临时设置环境变量 如果你是在Windows的命令行(cmd)中运行Python脚本,可以使用set命令来临...
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
http://www.cnblogs.com/darkknightzh/p/8576825.html 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...
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...
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' ...
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 ...
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...
这条命令适用于命令行运行tensorflow程序的时候,指定gpu. 只需要在命令之前设置环境变量,简单来说比如原本程序是命令行运行python train.py 假定这里gpu总共有八块,通过nvidia-smi查看发现5,6,7是空闲的(从0开始编号) 则运行命令修改为:CUDA_VISIBLE_DEVICES=5,6,7 python train.py...
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 ...