--batch-size 128 2>&1 | tail -2 >> $result_file
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...
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...
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 ...
# 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)...
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...
os.environ["CUDA_VISIBLE_DEVICES"]="" importtensorflowastf fromtacotron.modelsimportcreate_model fromtacotron_hparamsimporthparams importshutil #with tf.device('/cpu:0'): inputs=tf.placeholder(tf.int32,[1,None],'inputs') input_lengths=tf.placeholder(tf.int32,[1],'input_lengths') ...
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...
I created this model with TensorFlow 2.10.1 (Ubuntu Docker 20.04 (LTS)) : 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_in...