1. 指定多个GPU设备: CUDA_VISIBLE_DEVICES=0,1,2 1. 指定一个范围的GPU设备: CUDA_VISIBLE_DEVICES=0-2 1. 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_...
设置本次训练使用卡1和卡2.但是实际跑起来之后,占用了全部四张卡。 解决办法: 将如下两行代码: import os os.environ["CUDA_VISIBLE_DEVICES"] = "0,1" 放在 import torch 前面即可。 参考: os.environ[‘CUDA_VISIBLE_DEVICES‘] 无法指定GPU问题 发布于 2021-09-09 09:30 PyTorch 赞同71 ...
2. 在多个GPU上训练模型 如果你有多块GPU,并希望在不同的GPU上同时运行多个程序,可以使用CUDA_VISIBLE_DEVICES环境变量来指定使用哪个GPU。 2.1 启动第一个程序,指定使用第0号GPU 以下命令将第一个Python脚本放到后台运行,并将输出重定向到output1.log文件中: nohup bash -c"CUDA_VISIBLE_DEVICES=0 python xxx....
一、简介 服务器中有多个GPU,选择特定的GPU运行程序可在程序运行命令前使用:CUDA_VISIBLE_DEVICES=0命令。0为服务器中的GPU编号,可以为0, 1, 2, 3等,表明对程序可见的GPU编号。 二、查看GPU状态和信息 nvidia-smi 1. 定时刷新状态,-n(秒),每秒刷新一次 watch -n 1 nvidia-smi 1. 三、使用 需要注意前提...
如果服务器有多个GPU,tensorflow默认会全部使用。如果只想使用部分GPU,可以通过参数CUDA_VISIBLE_DEVICES来设置GPU的可见性。 示例: 代码语言:javascript 复制 Environment Variable Syntax ResultsCUDA_VISIBLE_DEVICES=1Only device1will be seenCUDA_VISIBLE_DEVICES=0,1Devices0and1will be visibleCUDA_VISIBLE_DEVICES=...
MIG分区的本质是只有一个MIG“实例”对CUDA运行时的任何实例化都是可见的，这类似于每个进程。
也没有多思考,于是就放弃了设置环境变量来指定GPU的方式,改为用以下方式来指定: device = torch.device("cuda:5") data = data.to(device) model = model.to(device) 在debug的时候,发现模型和数据都非常舒服的装载到了自己想要得gpu上,但是感觉这种方法多少有点麻烦,当有多个文件调用的时候,还要把device做为...
单个gpu 跑模型,batch size,模型参数都会一定程度受到限制,batch size 不能设置的太大,模型的参数也不能太多。一个解决方法就是,用多个 gpu 来跑。 设置gpu 开始的编号 gpu 开始的编号默认为 0,如果第 0 个 gpu 已经被占用了,我们需要先设置起始可用 gpu 编号,才能使用多个 gpu。例如,服务器中可用的 gpu ...
首先引入头文件和库。同时因为TensorFlow会默认去调用gpu,所以我们这边将CUDA_VISIBLE_DEVICES设置为-1,让其只使用CPU。 import matplotlib as mpl import matplotlib.pyplot as plt %matplotlib inline import numpy as np import sklearn import pandas as pd ...
服务器中有多个GPU,选择特定的GPU运行程序可在程序运行命令前使用:CUDA_VISIBLE_DEVICES=0命令。0为服务器中的GPU编号,可以为0, 1, 2, 3等,表明对程序可见的GPU编号。 说明 使用 临时设置 代码语言:javascript 代码运行次数:0 复制 Cloud Studio代码运行 ...