1. 利用CUDA_VISIBLE_DEVICES设置可用显卡 在CUDA中设定可用显卡,一般有2种方式: (1) 在代码中直接指定 import os os.environ['CUDA_VISIBLE_DEVICES'] = gpu_ids 1. 2. (2) 在命令行中执行代码时指定 CUDA_VISIBLE_DEVICES=gpu_ids python3 train.py 1. 如果使用sh脚本文件运行代码,则有3种方式可以设置...
os._exit(status):只适用特定平台(如Unix、Win32), 不执行任何清理便立即退出,状态参数为必须项 os.kill():模拟unix函数发送信号给进程, 参数是PID和想发送到进程的信号 发送的典型信号有:SIGNT, SIGQUIT, SIGKILL
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~ Python 图形处理器(GPU)...
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。 importosos.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 fromtensorflow.python.cl...
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"]="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 ...
【python】Keras、Tensorflow 如何切换 GPU 和 CPU(强制使用CPU) 在代码的开头,所有 import 之前,加入下面两行代码: import os os.environ["CUDA_VISIBLE_DEVICES"] = "-1" # 这一行注释掉就是使用cpu,不注释就是使用gpu。
import os os.environ['CUDA_VISIBLE_DEVICES'] = '0,1' 也可以在命令行运行代码时设置显卡: CUDA_VISIBLE_DEVICES=0,1 python train.py 清除显存 torch.cuda.empty_cache() 也可以使用在命令行重置GPU的指令 nvidia-smi --gpu-reset -i [gpu_id] ...
(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)...
In[2]:importos...:os.environ['CUDA_VISIBLE_DEVICES']='1'...:os.environ["XLA_PYTHON_CLIENT_PREALLOCATE"]="false"In[3]:from jaximportnumpyasjnp 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: ...