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# 也可以是其他深度学习框架# 设置使用的 GPU 设备os.environ["CUDA_VISIBLE_DEVICE...
1. 导入os模块 首先,你需要在Python脚本中导入os模块。 python import os 2. 设置环境变量CUDA_VISIBLE_DEVICES 通过修改os.environ字典中的CUDA_VISIBLE_DEVICES键,你可以指定哪些GPU对CUDA应用程序可见。该环境变量的值是一个以逗号分隔的整数列表,每个整数代表一个GPU的编号(从0开始)。 例如,如果你想指定使用第...
os.environ['CUDA_VISIBLE_DEVICES']是设定程序对哪几张卡可视,一般设定成功之后,接下来程序中任何有关卡号的指定都是相对的。 例如:os.environ['CUDA_VISIBLE_DEVICES'] = '1,2,3',生效之后,再设置torch.cuda.set_device(0),此时pytorch将会使用1号cuda. 其他类似… torch.cuda.set_device(x)设置GPU之后,...
引入os和torch库,这是为了使用os.environ进行环境变量的设置,以及利用torch库来操作GPU。 使用os.environ[CUDA_VISIBLE_DEVICES] = device_number,将device_number替换为你的GPU编号,例如设置为0表示使用第一块GPU。 首先,确保Python、TensorFlow、Keras、PyTorch、CUDA和CuDnn之间的版本匹配。了解电脑GPU显卡驱动及可支...
1. 引入os和torch库，这是为了使用os.environ进行环境变量的设置，以及利用torch库来操作GPU。2. 使用os.environ['CUDA_VISIBLE_DEVICES'] = 'device_number'，将'device_number'替换为你的GPU编号，例如设置为0表示使用第一块GPU。3. 这行代码将指定GPU编号的环境变量设置为系统可见，这样在执行torch...
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~...
您可以使用os.environ在笔记本中设置环境变量。在初始化 TensorFlow 之前执行以下操作以将 TensorFlow 限制为第一个 GPU。 importos os.environ["CUDA_DEVICE_ORDER"]="PCI_BUS_ID"# see issue #152os.environ["CUDA_VISIBLE_DEVICES"]="0" 您可以仔细检查您是否拥有对 TF 可见的正确设备 ...
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,需要更改为: import os os.environ["CUDA_VISIBLE_DEVICES"] = "...
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。
importos# 设置CUDA_VISIBLE_DEVICES环境变量,指定程序运行在第一块GPU上os.environ['CUDA_VISIBLE_DEVICES']='0'# 后续的代码将会在第一块GPU上运行 1. 2. 3. 4. 5. 6. 在这个示例中,我们使用了os.environ来设置环境变量CUDA_VISIBLE_DEVICES,并将其值设为0,表示程序将会在第一块GPU上运行。