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"] = "0,1" 方法二:在命令行中设置环境变量 在运行Python脚本之前,你可以在命令行中设置环境变量。这适用于Windows、Linux和mac...
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...
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...
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...
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...
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。 发布于 2023-12-10 21:28・陕西 Python Python 入门 赞同12 条评论 分享喜欢收藏申请转载 ...
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 CUDA_VISIBLE_DEVICES=0,1python***.py ...
python中使用指定GPU import os os.environ["CUDA_VISIBLE_DEVICES"] = "2" # 或 os.environ["CUDA_VISIBLE_DEVICES"] = "0,2,3" (等号右边的双引号可以省略)
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...