gpu_info = nvidia_smi_output.strip().split('\n\n') # 遍历每个GPU的信息 for i, info in enumerate(gpu_info): print(f"GPU {i}:") print(info) 1. 2. 3. 4. 5. 6. 7. 8. 9. 10. 11. 12. 2.设置指定gpu运行 方式一(单卡):设置可见的为1号卡,再指定0号卡运行(设置可见卡为1...
运行python文件时,在前面加上 CUDA_VISIBLE_DEVICES=xxx,xxx是你要指定的gpu序号。如CUDA_VISIBLE_DEVICES=0,2 python extract_masks.py表示指定了0、2号两个gpu。注意,序号是从0开始排的,所以如果你只有一个gpu,那么就是CUDA_VISIBLE_DEVICES=0 python extract_masks.py。 三、在python文件中指定 在需要运行的...
运行python文件时,在前面加上 CUDA_VISIBLE_DEVICES=xxx,xxx是你要指定的gpu序号。如CUDA_VISIBLE_DEVICES=0,2 python extract_masks.py表示指定了0、2号两个gpu。注意,序号是从0开始排的,所以如果你只有一个gpu,那么就是CUDA_VISIBLE_DEVICES=0 python extract_masks.py。 三、在python文件中指定 在需要运行的...
bash脚本运行指定gpu的python代码 在同一个目录下有两个脚本,a.sh和b.sh,脚本内容如下: a.sh: echo "test for a" source b.sh 1. 2. b.sh: echo "test for b" 1. 使用bash a.sh 返回正确结果。 而使用sh a.sh返回结果如下: test for a a.sh: line 2: source: b.sh: file not found ...
1、指定使用GPU0运行脚本(默认是第一张显卡, 0代表第一张显卡的id,其他的以此类推) 第一种方式: CUDA_VISIBLE_DEVICES=0 python ***.py 1. 第二种方式:在python脚本文件中添加如下内容进行指定: import os os.environ["CUDA_VISIBLE_DEVICES"] = "0" ...
二、使用指定gpu运行代码 1、指定使用GPU0运行脚本(默认是第一张显卡, 0代表第一张显卡的id,其他的以此类推) import os os.environ["CUDA_VISIBLE_DEVICES"] = "0" 1. 2. 2、指定使用多张显卡运行脚本 import os os.environ["CUDA_VISIBLE_DEVICES"] = "0,2,3" ...