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...
下面是一个简单的示例代码,展示了如何在Python中使用CUDA_VISIBLE_DEVICES环境变量来指定程序在特定显卡上运行。 importosimporttensorflowastf# 设置只在第一张和第三张显卡上运行os.environ["CUDA_VISIBLE_DEVICES"]="0,2"# 创建一个简单的TensorFlow会话withtf.Session()assess:a=tf.constant(1.0)b=tf.constant(...
首先,确保你的操作系统支持GPU计算,并且已经安装了合适的驱动程序和CUDA工具包。同时,确保你的Python环境已经安装了所需的深度学习框架(如TensorFlow或PyTorch)。 2. 导入os模块并设置环境变量 在你的Python脚本中,首先导入os模块,然后通过设置os.environ字典中的CUDA_VISIBLE_DEVICES键来指定哪些GPU对CUDA应用程序可见。
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"] = gpu_index 1 2 3 4 5 6 通过调用set_gpu函数即可实现。 Attention: 一定要注意的是,CUDA_VISIBLE_DEVICES,每!一!个!字!母! 必须完全写对,如果不小心写成了 CUDA_VISIBLE_DIVICES 或者 CUDA_VISIABLE_DEVICES ,代码是不会报错的,但是GPU调用不会成功,排查问题浪费了...
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...
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 ...
在python程序中添加以下代码: import os os.environ["CUDA_VISIBLE_DEVICES"] = "0" #数字代表GPU的编号在命令行中输入nvidia-smi即可查看GPU的编号。
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 复制 Cloud Studio代码运行 ...
python程序CUDA老是out of memory Pytorch基础 CUDA_VISIBLE_DEVICES这个环境变量可以影响CUDA能识别到的GPU,并影响它映射到的cuda设备编号。 首先我们知道使用nvidia-smi命令可以查询本机GPU的相关信息,如下所示。 $ nvidia-smi Sun May 12 22:13:43 2024...