如果使用多gpu运行程序,可以直接使用CUDA_VISIBLE_DEVICES=0,1,2,3 python xxx.py来设置该程序可见的gpu。当然也可以在程序开头设置os.environ["CUDA_VISIBLE_DEVICES"] = '0,1,2,3'来使用。 如果在pycharm中调试时,使用多gpu的话,除了直接在程序中设置os.environ["CUDA_VISIBLE_DEVICES"] = '0,1,2,3'...
如果在pycharm中调试时,使用多gpu的话,除了直接在程序中设置os.environ["CUDA_VISIBLE_DEVICES"] = '0,1,2,3',也可以通过下面的方法: 1. 打开Run/Debug Configurations,在Environment variables右边点击…处。 2. 点击下图中1处的’+’,会出现2处,增加CUDA_VISIBLE_DEVICES,再点击3处,填入0,1,2,3。(下图...
1. 2. 3. 使用命令行启动程序时加上CUDA_VISIBLE_DEVICES=0,1,2比如, CUDA_VISIBLE_DEVICES=0,1,2 python FasterRCNN.py 使用pycharm调试程序时不想改动源代码, 可以这么做, 从而指定运行时使用的GPU, 只需两步 第一步, 打开"Edit Configurations" 第二步, 设置环境变量,...
import os os.environ["CUDA_VISIBLE_DEVICES"] = "0" print(torch.cuda.device_count()) print(torch.cuda.is_available()) print(torch.backends.cudnn.is_available()) print(torch.cuda_version) print(torch.backends.cudnn.version())
$ export CUDA_VISIBLE_DEVICES=0,1 $ python -m paddle.distributed.launch train.py 运行以下指令 export CUDA_VISIBLE_DEVICES=0,1 python -m paddle.distributed.launch train.py \ --config configs/road_seg/pp_liteseg_stdc1_deepglobe_1024x1024_80k.yml \ ...
cd${project_dir}CUDA_VISIBLE_DEVICES=0 python -m xxx.py 解决办法: 工作路径(project_dir),也就是相对路径的起点, 设置在Run/Debug Configurations下, 一检查我的果然设置有误, 设置成项目根目录的绝对路径即可. 把/run/media/geoffrey/Timbersaw/Projects/GithubProject/reid-strong-baseline/tools后面的/tools...
CUDA_VISIBLE_DEVICES0,1,2,3 添加参数 在Run/Debug Configuration里面有个Parameters,在里面直接输入要加的参数就好 将本地文件和远程同步 一种情况是服务器上已经存在项目文件了,想在本地创建项目,同步服务器上的数据,这时可以在本地新建一个 PyCharm 工程,然后在解释器选项中选择服务器上的 python 解释器,Remote...
这时就需要在这个配置界面里指定,在Enviroment variablies里填写CUDA_VISIBLE_DEVICES='0',在Paramters里填写--gpu=0。这里的配置和命令行只是个demo,不具有实际意义。 小结与预告。 这里的配置虽然繁琐但也并不复杂,不过现如今炼丹的团队应该都是用python,这个配置步骤估计还用的挺频繁的。另外,我想在下一篇文章中...
Alt + Shift + Insert 列选择模型(块选择) 6. 设置程序运行时所用GPU Edit Configurations -> Environment variables ->(添加环境变量)Name:CUDA_VISIBLE_DEVICES Value:gpu id 发布者:全栈程序员栈长,转载请注明出处:https://javaforall.cn/175466.html原文链接:https://javaforall.cn...
🐛 Bug When run cuda.is_available() in python console, I get True. But when I call same method in code I get False. What surprises me is same venv is used. To Reproduce Steps to reproduce the behavior: Pycharm Python Console: import torch...