使用export命令来设置CUDA_VISIBLE_DEVICES环境变量,指定你希望程序看到的GPU设备。例如,如果你想要指定使用编号为0和1的GPU,可以使用以下命令: bash export CUDA_VISIBLE_DEVICES=0,1 这条命令将使得编号为0和1的GPU对CUDA程序可见,而其他GPU则将被隐藏。 验证GPU指定是否生效: 为了验证你的GPU指定是否生效,你可以...
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...
RuntimeError: Environment Variable CUDA_VISIBLE_DEVICES is not set correctly. If you wanna use gpu, please set CUDA_VISIBLE_DEVICES via export CUDA_VISIBLE_DEVICES=cuda_device_id. #8870Description zyzz1974 opened on Jan 17, 2023 windows环境报错,已经尝试set CUDA_VISIBLE_DEVICES=0 Activity paddl...
docker run -itd --name guider -v ${PWD}:/mnt -p 10001:22 -p 10002:8080 --gpus all -e NVIDIA_DRIVER_CAPABILITIES=compute,utility -e NVIDIA_VISIBLE_DEVICES=all --privileged=true --shm-size 32G nvidia/cuda:10.2-cudnn7-devel-ubuntu18.04 /bin/bash run 表示创建并运行容器 -itd 表示以交...
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...
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...
export CUDA_VISIBLE_DEVICES=0 # 设置1张可用的卡 # windows下请执行以下命令 # set CUDA_VISIBLE_DEVICES=0 python export.py \ --config configs/bisenet/bisenet_cityscapes_1024x1024_160k.yml \ --model_path bisenet/model.pdparams 导出脚本参数解释 参数名用途是否必选项默认值 config 配置文件 是 -...
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 GU...
export CUDA_VISIBLE_DEVICES=0 # 设置1张可用的卡#windows下请执行以下命令#setCUDA_VISIBLE_DEVICES=0python export.py \ --config configs/bisenet/bisenet_cityscapes_1024x1024_160k.yml \ --model_path bisenet/model.pdparams 导出脚本参数解释
Cleanup torch amp usage to avoid cuda specific calls, merge support for Ascend (NPU) devices from MengqingCao that should work now in PyTorch 2.5 w/ new device extension autoloading feature. Tested Intel Arc (XPU) in Pytorch 2.5 too and it (mostly) worked. Oct 16, 2024 Fix error on im...