export用于设置当前运行的环境变量, export [-fnp][变量名称]=[变量设置值]。 -f 代表[变量名称]中为函数名称。 -n 删除指定的变量。变量实际上并未删除,只是不会输出到后续指令的执行环境中。 -p 列出所有的shell赋予程序的环境变量。 用处就是比如说我们在命令行测试的时候,因为是从脚本片段截取出来的,所以...
To Reproduce Steps to reproduce the behavior: $ export CUDA_VISIBLE_DEVICES=0,1,6,7 $ python ./deepy.py ./train.py ./configs/125M.yml ./configs/local_setup.yml [2023-03-08 12:00:27,863] [INFO] [launch.py:82:main] WORLD INFO DICT: {'local...
在Linux系统中,设置GPU可见性的主要方法是通过export命令来设置CUDA_VISIBLE_DEVICES环境变量。这个环境变量接受一个逗号分隔的设备ID列表,每个ID代表一个GPU设备。 3. 编写export命令来设置GPU可见性 你可以通过以下命令来设置GPU可见性: bash export CUDA_VISIBLE_DEVICES=0,1 在这个例子中,只有设备ID为0和1的GPU...
windows环境报错,已经尝试set CUDA_VISIBLE_DEVICES=0
-gpus all -e NVIDIA_DRIVER_CAPABILITIES=compute,utility -e NVIDIA_VISIBLE_DEVICES=all 表示赋予容器使用宿主机的GPU能力 --shm-size 创建共享内存 nvidia/cuda:10.2-cudnn7-devel-ubuntu18.04 表示使用的镜像和版本号 查看容器运行情况 docker ps -a ...
你可以尝试将NCCL_P2P_LEVEL设置为0，然后重新运行程序。如果问题仍然存在，建议检查你的CUDA和PyTorch...
/ tacotron_model_export.py tacotron_model_export.py2.30 KB 一键复制编辑原始数据按行查看历史 lturing提交于4年前.upload files 1234567891011121314151617181920212223242526272829303132333435363738394041424344454647484950515253545556575859606162636465666768 importos os.environ["CUDA_VISIBLE_DEVICES"]="" ...
# devices: 1Device 0Name: NVIDIA GeForce RTX 2060Preferred: TRUEPower Envelope: DISCRETEAttachment: UNKNOWN# attached displays: 0GPU accessible RAM: 6,442 MBVRAM: 6,442 MBDedicated System RAM: 0 MBShared System RAM: 0 MBAPI version: 3.0 (OpenCL 3.0 CUDA)...
clgpu[0].CLVendor="Advanced Micro Devices, Inc." clgpu[0].CLVendorID=4098 clgpu[0].CLDriverVersion="1800.11 (VM)" clgpu[0].CUDASupported=0 clgpu[0].CLBandwidth=3.98724e+10 clgpu[0].CLCompute=57.9993 License Type: Subscription Serial number: 90970881379605647029...
import os #os.environ["CUDA_VISIBLE_DEVICES"] = "-1" import tensorflow as tf from tensorflow import keras from tensorflow.keras import layers from tensorflow.keras.applications import DenseNet121, MobileNetV3Small img_inputs = keras.Input(shape=(128, 128, 3)) backend = MobileNetV3Small(include...