以下是故障扩散路径的时序图: GPU_ManagerSystemUserGPU_ManagerSystemUser设置CUDA_VISIBLE_DEVICES初始化配置返回设备列表 下面是修复补丁代码示例: importos 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...
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...
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~ ...
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...
importos 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 代码运行次数:0 运行 AI代码解释 ...
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GPU之间的竞争。
(handle)used_percentage_real = info.used / info.totalif out == "":if used_percentage_real < used_percentage:out += str(i)else:if used_percentage_real < used_percentage:out += "," + str(i)nvmlShutdown()return outshow_gpu(False)os.environ["CUDA_VISIBLE_DEVICES"] = use_gpu(0.5)...
: 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-smi的结果如下: 代码语言:javascript 代码运行次数:0 运行 AI...
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...
os.environ["CUDA_VISIBLE_DEVICES"]="-1" import numpy as np np.set_printoptions(threshold=np.inf) import tensorflow as tf config = tf.ConfigProto() config.gpu_options.allow_growth = True sess = tf.Session(config=config) """ import numpy as np from PIL import Image from skimage import ...