1 官网下载和系统匹配的cuda 软件https://developer.nvidia.com/cuda-downloads 2 直接使用默认选项安装 3 设置环境变量: 安装完毕后,在计算机上点右键,打开属性->高级系统设置->环境变量,可以看到系统中多了CUDA_PATH和CUDA_PATH_V8_0两个环境变量,接下来,还要在系统中添加以下几个环境变量: CUDA_SDK_PATH = ...
1. os.environ[‘CUDA_VISIBLE_DEVICES’]=‘x’ 如上述,可以在运行的 .py 开头加入 os.environ['CUDA_VISIBLE_DEVICES'] = 'x' 优点:可以指定多卡;强制设置程序可见某几块板子,对于其他不可见的板子就完全没有影响, 缺点:不方便,只能放在import torch之前,即程序最开头指定;由于很多时候我们会在.py文件里面...
CUDA_DEVICE_ORDER=PCI_BUS_ID%envCUDA_VISIBLE_DEVICES=0 请注意,所有环境变量都是字符串,因此无需使用"。您可以通过运行以下命令验证环境变量是否已设置:%env <name_of_var>。或者用%env检查所有这些。
os.environ["CUDA_VISIBLE_DEVICES"] = gpu_index 通过调用set_gpu函数即可实现。 将set_gpu函数加在程序入口文件很前面的位置,保证程序能执行这句;另外,第一块GPU如果利用率低,可以通过设置tf.Session()的config参数来指定gpu显存利用率,第二块卡没有用的原因有可能是代码本身是不支持多GPU的,需要修改代码。 ...
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~...
首先设置可见的GPU数量,有两种方式可以声明: 在shell脚本中声明: exportCUDA_VISIBLE_DEVICES=0,1,2,3 在py文件中声明 os.environ['CUDA_VISIBLE_DEVICES'] = args.cuda 推荐使用前者进行声明,因为后者可能会出现失效的情况。 多GPU模型加载 其次,要将模型分发到不同的GPU。
CUDA_VISIBLE_DEVICES=0,1 python your_.py 第二种方法是在Python脚本内部进行设置。在脚本的开头添加以下行,将GPU的选择直接写入代码: import os os.environ['CUDA_VISIBLE_DEVICES'] = '0' 这种方式可以提供更高的灵活性,不必每次运行的时候都在命令行中进行设定。但需要注意的是,如果在脚本中使用了这种方式...
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...
另一种指定GPU的方法是在Python脚本中直接设置。这种方式特别适合在代码中动态选择GPU。例如,在文件开头可以添加如下代码: import os os.environ['CUDA_VISIBLE_DEVICES'] = '0' 这会导致后续的TensorFlow或PyTorch等深度学习框架仅使用第0号GPU。在使用这种方法时,必须确保没有其他地方覆盖这一设置。
3. 全局指定CUDA设备 如果你希望全局指定程序只能看到特定的CUDA设备,你可以设置环境变量CUDA_VISIBLE_DEVICES。这个环境变量可以在程序运行前设置,以控制哪些GPU设备对Python程序是可见的。 在Linux上,你可以在bash脚本中设置这个环境变量,如下所示: bash #!/bin/bash # 设置要使用的CUDA设备 export CUDA_VISIBLE_DEV...