/bin/bash# 设置要使用的CUDA设备exportCUDA_VISIBLE_DEVICES=0# 运行Python程序python my_program.py 1. 2. 3. 4. 5. 6. 7. 在上面的脚本中,我们将CUDA设备的索引设置为0,这意味着我们将使用第一个可用的CUDA设备。如果您有多个CUDA设备可用,您可以根据需要更改设备索引。 Windows系统上指定CUDA设备 在Wind...
1. os.environ[‘CUDA_VISIBLE_DEVICES’]=‘x’ 2.torch.cuda.set_device(x) 3.命令行运行时指定 4. torch.nn.DataParallel 5. export 环境变量 在使用pytorch的时候利用下面的语句指定GPU为仅为"6",但是用nvidia-smi查看GPU使用时,仍默认为"0"号 import pytorch import os os.environ['CUDA_VISIBLE_DEVI...
from numba import cudadef cpu_print(): print('print by cpu.')@cuda.jitdef gpu_print(): # GPU核函数 print('print by gpu.')def main(): gpu_print[1, 2]() cuda.synchronize() cpu_print()if __name__ == '__main__': main() 使用CUDA_VISIBLE_DEVICES='0' python gpu_print.py执...
from numbaimportcuda defcpu_print():print("print by cpu.")@cuda.jit defgpu_print():#GPU核函数print("print by gpu.")defmain():gpu_print[1,2]()cuda.synchronize()cpu_print()if__name__=="__main__":main() 使用CUDA_VISIBLE_DEVICES='0' python gpu_print.py执行这段代码,得到的结果为...
使用python api训练模型,指定了paddle.init(use_gpu=True, trainer_count=4),并且设置了CUDA_VISIBLE_DEVICES,启动发现gpu占用为0,请问还需要配置什么参数吗? 并且程序运行一段时间出现中断: *** Aborted at 1512634078 (unix time) try "date -d @1512634078" if you are using GNU date *** PC: @ 0x0...
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: exportNUMBA_ENABLE_CUDASIM=1 Windows: SETNUMBA_ENABLE_CUDASIM=1 需要注意的是,模拟器只是一个调试的工具,在模拟器中使用Numba并不能加速程序,有...
如何使用特定显卡跑pyTorch。...方法一:改变系统变量使得仅目标显卡可见:export CUDA_VISIBLE_DEVICES=0 #这里是要使用的GPU编号,正常的话是从0开始然后再运行pyTorch即可。
export CUDA_VISIBLE_DEVICES=${CUDA_VISIBLE_DEVICES:-0} cuda_version=${cuda_version:-11} cluster_type=${1:-gpu} shift local_threads=${local_threads:-4} num_gpus=1 if [[ $cluster_type == "gpu" || $cluster_type == "gpu_etl" ]]; then num_cpus=0 use_gpu=true if...
$ conda activate pyhpc-bench-gpu $exportCUDA_VISIBLE_DEVICES="0"$forbackendinjax cupy pytorch tensorflow;do... python run benchmarks/<benchmark_name>--device gpu -b$backend-b numpy -s 10_000_000 ...done Example results Isoneutral mixing ...
CUDA_VISIBLE_DEVICES=0pythonsrc/train_bash.py\--stagesft\--model_name_or_pathmodel\--do_train\--datasetself_cognition\--finetuning_typelora\--output_dirpath_to_sft_checkpoint\--per_device_train_batch_size4\--gradient_accumulation_steps4\--lr_scheduler_typecosine\--logging_steps10\--save...