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。
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。 还真让我找到了,这篇博客说是因为环境的问题,我想到...
[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 disp = Display() disp.start() 此时可实现render,...
%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...
在python程序中添加以下代码: import os os.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。
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...
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
使用CUDA_VISIBLE_DEVICES='0' python gpu_print.py执行这段代码,得到的结果为: 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函数又被称为核函数。