%env CUDA_DEVICE_ORDER=PCI_BUS_ID %env CUDA_VISIBLE_DEVICES=0 请注意,所有环境变量都是字符串,因此无需使用 " 。您可以通过运行以下命令验证环境变量是否已设置: %env <name_of_var> 。或者用 %env 检查所有这些。 原文由 Salvador Dali 发布,翻译遵循 CC BY-SA 3.0 许可协议 有用 回复 查看全部 2...
用户定义函数(User-Defined Func):通常用Python编写, 在全局名称空间里, 可以用func_closure钩住在其他地方定义的属性, 类型为function udf.func_closure:包含了自由变量的引用的单元对象元祖 通过lambda来创建函数的对象除了没有命名之外, 享有和用户自定义函数相同的属性 用户自定义方法(User-Defined Method)是被定义...
小型Python库自动将CUDA_VISIBLE_DEVICES设置为多GPU系统上最小负载的设备 Python开发-其它杂项2019-08-10 上传大小:1656B 所需:50积分/C币 一个Python模块,用于在Python中使用nvidia-smi从NVIDA GPU获取GPU状态-Python开发 GPUtil GPUtil是一个Python模块,用于使用nvidia-smi从NVIDA GPU获取GPU状态。 GPUtil查找计算机...
importos os.environ["CUDA_DEVICE_ORDER"]="PCI_BUS_ID"# see issue #152os.environ["CUDA_VISIBLE_DEVICES"]="0" 您可以再次检查您是否拥有对TF可见的正确设备 fromtensorflow.python.clientimportdevice_libprintdevice_lib.list_local_devices() 我倾向于从notebook_util之类的实用程序模块中使用它 importnote...
%env CUDA_DEVICE_ORDER=PCI_BUS_ID %env CUDA_VISIBLE_DEVICES=0 请注意,所有环境变量都是字符串,因此无需使用 " 。您可以通过运行以下命令验证环境变量是否已设置: %env <name_of_var> 。或者用 %env 检查所有这些。 原文由 Salvador Dali 发布,翻译遵循 CC BY-SA 3.0 许可协议 有...
import os os.environ["CUDA_DEVICE_ORDER"]="PCI_BUS_ID" # see issue #152 os.environ["CUDA_VISIBLE_DEVICES"]="0" 您可以仔细检查您是否拥有对 TF 可见的正确设备 from tensorflow.python.client import device_lib print device_lib.list_local_devices() 我倾向于从像 notebook_util 这样的实用程...