exportCUDA_VISIBLE_DEVICES=0# 只使用第一个 GPU 1. 在Python 代码中设置 importos# 设置使用的 GPU 设备为第一个os.environ["CUDA_VISIBLE_DEVICES"]="0" 1. 2. 3. 4. 步骤3:在 Python 代码中进行设置 确保在进行任何与 GPU 相关的操作之前设置CUDA_VISIBLE_DEVICES。 importosimporttensorflowastf# 也...
1 官网下载和系统匹配的cuda 软件https://developer.nvidia.com/cuda-downloads 2 直接使用默认选项安装 3 设置环境变量: 安装完毕后,在计算机上点右键,打开属性->高级系统设置->环境变量,可以看到系统中多了CUDA_PATH和CUDA_PATH_V8_0两个环境变量,接下来,还要在系统中添加以下几个环境变量: CUDA_SDK_PATH = ...
importosos.environ["CUDA_VISIBLE_DEVICES"]="0"#数字代表GPU的编号 在命令行中输入nvidia-smi即可查看GPU的编号。
使用CUDA_VISIBLE_DEVICES,我可以隐藏 python 文件的设备,但我不确定如何在笔记本中这样做。 有没有办法将不同的 GPU 隐藏到运行在同一台服务器上的笔记本中? 魔法,您就可以在没有任何导入的情况下更快地完成它: CUDA_DEVICE_ORDER=PCI_BUS_IDenvCUDA_VISIBLE_DEVICES=0 请注意,所有环境变量都是字符串,因此无...
使用CUDA_VISIBLE_DEVICES环境变量:在Linux或者macOS系统中,可以通过设置CUDA_VISIBLE_DEVICES环境变量来禁用GPU。该环境变量的值可以是一个逗号分隔的GPU索引列表,索引从0开始。例如,设置CUDA_VISIBLE_DEVICES=可以禁用所有GPU,设置CUDA_VISIBLE_DEVICES=0可以只使用第一个GPU。
使用CUDA_VISIBLE_DEVICES='0' python gpu_print.py执行这段代码,得到的结果为: 代码语言:javascript 复制 print by gpu.print by gpu.print by cpu. 与传统的Python CPU代码不同的是: 使用from numba import cuda引入cuda库 在GPU函数上添加@cuda.jit装饰符,表示该函数是一个在GPU设备上运行的函数,GPU函数又...
os.environ[“CUDA_VISIBLE_DEVICES”] = “0”, 几张显卡时代码对0可见. os.path() os 模块是 Python 内置的与操作系统功能和文件系统相关的模块。该模块的子模块os.path 是专门用于进行路径操作的模块。常用的路径操作主要有判断目录是否存在、创建目录、删除目录和遍历目录等。
# gpu_index=0cmd_1='CUDA_VISIBLE_DEVICES='+ str(gpu_index) +''+'python ...'subprocess.call(cmd_1, shell=True) cmd_2='python ...'subprocess.call(cmd_2, shell=True)break;else: print('Keep Looking @ %s'%(localtime),end ='\r')continue; ...
在做实验的过程中,想指定GPU卡来跑,用了好多方法都不生效。比如: import os os.environ["CUDA_VISIBLE_DEVICES"] = "2,3" 按照上面方法指定后,依然是在GPU:0上跑,原因在于,应该在最开始加载包的地方指定。 比如 import os import torch os.environ["CUDA_VISIBLE_DEVICES"] = "2,3" 这种设置是无效的,...