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...
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。 深度学习单...
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"] = "2,3" impor...
os.environ[“CUDA_VISIBLE_DEVICES”] = “0,1,2,3,4,5,6,7” 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...
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 ...
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】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。
(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"]="0,1"#使用GPU# 按需占用GPU显存 gpu_options=tf.GPUOptions(allow_growth=True)sess=tf.Session(config=tf.ConfigProto(gpu_options=gpu_options))KTF.set_session(sess)# 构建model base_model=VGG16(weights=‘imagenet’,include_top=True)model=Model(inputs=base_mode...
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: ...