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CUDA_VISIBLE_DEVICES=1python**.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~/.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...
1.设置只有设备0和设备1对CUDA可见: ``` $ export CUDA_VISIBLE_DEVICES=0,1 ``` 上述命令会将CUDA_VISIBLE_DEVICES环境变量设置为"0,1"。 2.设置只有设备2对CUDA可见: ``` $ export CUDA_VISIBLE_DEVICES=2 ``` 上述命令会将CUDA_VISIBLE_DEVICES环境变量设置为"2"。 3.取消对CUDA设备的可见性设置(...
1. 确认os.environ['cuda_visible_devices']的设置位置 问题:如果os.environ['cuda_visible_devices']的设置在导入深度学习框架(如PyTorch、TensorFlow)之后,那么该设置可能不会生效。 解决方案: 确保在导入任何使用CUDA的深度学习框架之前设置os.environ['CUDA_VISIBLE_DEVICES'](注意环境变量名是大小写敏感的,应使用...
例如"0,1"表示使用前两个GPU卡进行训练。注意，如果您不设置CUDA_VISIBLE_DEVICES环境变量，则默认会...
在上面的代码中,首先使用os.environ['CUDA_VISIBLE_DEVICES'] = '0, 1'将CUDA_VISIBLE_DEVICES环境变量设置为0和1,然后加载深度学习模型并进行训练和推理。由于设置了CUDA_VISIBLE_DEVICES环境变量,程序只会使用GPU设备0和1来运行,从而加速模型的训练和推理过程。
CUDA_VISIBLE_DEVICES后面的参数依次是设置gpu[0],gpu[1], gpu[2]...等的device编号。 所以区别在于: 0,2,3意思是gpu[0]指向device0, gpu[1], 指向devcie2, gpu[2]指向device3; 而2,0,3意思是gpu[0]指向device2, gpu[1], 指向devcie0, gpu[2]指向device3; ...
同时按下键盘上的win徽标+R，选择cmd，回车键打开cmd，在命令行中输入mysql -u root -p 切记只有这...
简而言之就是:os.environ['CUDA_VISIBLE_DEVICES'] 的设置要放在要执行的 program 之外,并且要放在import torch之前。 因此,我单独设置了一个 python 文件用于设置 os.environ['CUDA_VISIBLE_DEVICES'],然后切换一下jupyter kernel,刷新 kernel,再执行 jupyter 文件,没有报错了。