方法一:在程序中设置环境变量 你可以使用os模块在Python程序中设置环境变量,例如CUDA_VISIBLE_DEVICES,来指定使用哪些GPU。 python import os # 设置使用第0号GPU os.environ["CUDA_VISIBLE_DEVICES"] = "0" # 如果有多张GPU,可以使用逗号分隔,例如使用第0号和第1号GPU # os.environ["CUDA_VISIBLE_DEVICES"]...
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# 也可以是其他深度学习框架# 设置使用的 GPU 设备os.environ...
os.environ["CUDA_VISIBLE_DEVICES"]="1"# 设置使用的GPU 1. 2. 扩展应用 经过内部测试后,我们发现在多个场景中应用此方法效果显著。例如,处理不同的数据集时,设置不同的GPU以减少训练时间。以下是核心模块的源码示例,其在GitHub上分享: # 处理模型训练deftrain_model(data,gpu_id):importos os.environ["CUD...
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。 import os os.environ["CUDA_DEVICE_ORDER"]="PCI_BUS_ID" # see issue #152 os.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 from tensorf...
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~ ...
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...
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...
In [1]: import numpy as np In [2]: import os ...: os.environ['CUDA_VISIBLE_DEVICES']='1' ...: os.environ["XLA_PYTHON_CLIENT_PREALLOCATE"] = "false" In [3]: from jax import numpy as jnp In [4]: a = np.ones(1000000) In [5]: b = jnp.array(a) 此时再次查看nvidia-...
如果运行时正在请求多个迁移设备,那么必须配置要由 CUDA 进程使用的特定迁移设备。 为此,请使用 CUDA_VISIBLE_DEVICES 环境变量。 此代码片段以编程方式查询 NVIDIA 管理库 (NVML) 以获取所有可用的迁移 UUID (需要安装 py3nvml 库): import os from py3nvml.py3nvml import * nvmlInit() deviceCount = nvmlD...
config.gpu_options.allow_growth = Truefrom tensorflow.python.client import device_libimport os#import pydicom as dicomos.environ['CUDA_VISIBLE_DEVICES'] = '1'我已经是这么设置了,昨天跑的gpu,今天就只能用cpu的 Baka9 探花 10 可以试图使用opencl版本 ...