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 = ...
二、命令行直接指定 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...
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。
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...
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和1的两张显卡上运行***.py程序: 代码语言:javascript 复制 CUDA_VISIBLE_DEVICES=0,1python***.py ...
importosos.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 setCUDA_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~ ...
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_ID%envCUDA_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。
如果电脑只有一块GPU,需要将参数的“1”改成“0”才可以,否则找不到“1”号设备,它就会默认使用CPU,速度不会提高。 方法二: 如果是在终端中运行python程序,使用命令:CUDA_VISIBLE_DEVICES=0 python filename.py即可 方法三: 如果有多块卡,想要指定多个gpu训练,可以这样设置:...
指定GPU运行代码的第一种方式是通过命令行来实现。在执行Python脚本时,我们可通过设置环境变量CUDA_VISIBLE_DEVICES来指定使用的GPU。例如,如果我们只想使用编号为0的GPU,可以在命令行中输入: CUDA_VISIBLE_DEVICES=0 python your_.py 需要注意的是,GPU编号是从0开始的,因此,如果系统中有多张显卡,使用适当的编号非...