gpus=['0','1','2']forgpuingpus:env=os.environ.copy()env['CUDA_VISIBLE_DEVICES']=gpu subprocess.run(['python','your_script.py'],env=env) 2. 使用PyTorch的设备管理 (个人推荐) 在PyTorch 中,你可以直接通过torch.cuda.set_device(device)动态设置设备,而无需更改CUDA_VISIBLE_DEVICES。这种方法...
os.environ["CUDA_VISIBLE_DEVICES"] 是Python 中用于控制 CUDA 应用程序可见 GPU 设备的环境变量。如果设置无效,可能的原因包括: 设置时机不当: 需要在 CUDA 初始化之前设置 CUDA_VISIBLE_DEVICES。如果在 CUDA 已经被初始化之后设置,可能不会有任何效果。 例如,在使用 TensorFlow 或 PyTorch 等库时,需要在导入...
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...
Check available GPUsReturn GPU infoSet CUDA_VISIBLE_DEVICESRun Python CodeVerify available GPUs 类图 以下是与 CUDA 相关的类图,展示了如何在 Python 中使用CUDA_VISIBLE_DEVICES进行管理。 CUDADevice+set_visible_devices(device_indices)+get_available_devices()+is_using_device(device_index) 结尾 通过以上步骤...
python 运行时设置 代码语言:javascript 代码运行次数:0 运行 AI代码解释 import os os.environ["CUDA_VISIBLE_DEVICES"] = "1" 或 代码语言:javascript 代码运行次数:0 运行 AI代码解释 CUDA_VISIBLE_DEVICES=1 python **.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~/....
我们在 CUDA_VISIBLE_DEVICES=0,1 的环境变量下启动 Python 交互式环境,随后修改了 CUDA_VISIBLE_DEVICES=1,此时我们初始化一个 torch 的 CUDA tensor,由于我们初始化这个 tensor 时没有指定 device id,torch 会默认选择第一个可见的 device。 $ CUDA_VISIBLE_DEVICES=0,1 python >>> import torch; import os...
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...
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...
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
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 ...