通过这些努力,我们不仅解决了python 写了cuda_visible_device 还是在0卡跑的问题,更揭示了在CUDA与多GPU系统配置中的一些深层次的技巧和思考。
Python 中,可以通过os.environ读取、修改或删除环境变量 os.environ['CUDA_VISIBLE_DEVICES']="0, 1, 3" 这行代码设置了环境变量CUDA_VISIBLE_DEVICES,它用于指定可以用于CUDA运算的GPU设备。这里指定了设备ID为0、1和3,这意味着在程序中只会看到这三块GPU,其他的GPU则不可见。这有助于管理多个GPU的使用,避免...
import os os.environ["CUDA_VISIBLE_DEVICES"] = "0" 2. 在cmd中设置临时变量 在运行程序之前,在cmd中设置变量,然后运行程序即可 set CUDA_VISIBLE_DEVICES=0 3. 在环境系统中设置变量 由于我的个人电脑只有一张显卡,于是直接把它设置成了环境变量 然后运行程序即可~ ...
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...
在pychrm终端运行:CUDA_VISIBLE_DEVICES=0 python3.7 .\train.py --model model.pkl 报错了, 然后我又在cmd中运行,也同样报错 看了很多篇博客,不是说要在putty里面执行就是要在MobaXterm里面执行,但是这两个我电脑都没有,我就想,有没有简单一点的方法。
[3] 34860 segmentation fault (core dumped) CUDA_VISIBLE_DEVICES=0 python train.py --domain_name cartpole --task_name 在执行RAD的源代码时,发现一个问题,因在服务器上不能对环境进行render,则在main函数初始添加: from pyvirtualdisplay import Display...
CUDA_VISIBLE_DEVICES=0python***.py 第二种方式:在python脚本文件中添加如下内容进行指定: 代码语言:javascript 代码运行次数:0 运行 AI代码解释 importos os.environ["CUDA_VISIBLE_DEVICES"]="0" 如果在脚本文件中已经写明了第二种方式,则不支持第一种方式的指定。2、指定使用多张显卡运行脚本在GPU的id为0...
%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...
代码运行次数:0 运行 AI代码解释 CUDA_VISIBLE_DEVICES='5'python example.py 如果手头暂时没有GPU设备,Numba提供了一个模拟器,供用户学习和调试,只需要在命令行里添加一个环境变量。 Mac/Linux: 代码语言:javascript 代码运行次数:0 运行 AI代码解释