为了防止忘记上面调了那些参数,可以把命令写成shell脚本,即创建一个xxx.sh文件,把上面的这条命令放进去,然后赋予文件权限后用 ./xxx.sh 即可 还可以在y前面加上指令指定使用哪块GPU,比如 CUDA_VISIBLE_DEVICES=0 python train.py --dropout=0.6 --lr=0.005 > log_001.txt & 就是使用0号GPU 注意:对于Tensor...
import os os.environ["CUDA_VISIBLE_DEVICES]='0,1,3' 1. 2. 来指定使用的显卡。 假设现在我们使用上面的三张显卡,运行时显卡会重新按照0-N进行编号,有: [38664] rank = 1, world_size = 3, n = 1, device_ids = [1] [76032] rank = 0, world_size = 3, n = 1, device_ids = [0] ...
importos os.environ['CUDA_VISIBLE_DEVICES']='-1' 经过测试 GPU比纯cpu在运行restnet18 快很多倍。 conda安装库时报错: conda install keras Collecting package metadata (current_repodata.json): done Solving environment: failed with initial frozen solve. Retrying with flexible solve. Solving environment:...
# tensorflow2.4 设置gpu--0 os.environ['CUDA_VISIBLE_DEVICES'] = '0' # 避免 Not creating XLA devices, tf_xla_enable_xla_devices not set os.environ['TF_XLA_FLAGS'] = '--tf_xla_enable_xla_devices' # kereas cuda_error_out_of_memory: out of memory config = tf.compat.v1.ConfigProto...
下载并解压到C:\Program Files\NVIDIA GPU Computing Toolkit\CUDA\v9.0 用VS2013编译CUDA samples C:\ProgramData\NVIDIA Corporation\CUDA Samples\v9.0 VS2013打开Samples_vs2013.sln release, x64 重新生成整个解决方案 管理员权限打开cmd cd C:\ProgramData\NVIDIA Corporation\CUDA Samples\v9.0\bin\win64\Relea...
2019-11-29 11:21 −# 1: torch.cuda.set_device(1) # 2: device = torch.device("cuda:1") # 3:(官方推荐)import os os.environ["CUDA_VISIBLE_DEVICES"] = '1' (同时调用两块GPU的话) os.envir... you-wh 1 6516 Anaconda配置Pytorch ...
2019-11-29 11:21 −# 1: torch.cuda.set_device(1) # 2: device = torch.device("cuda:1") # 3:(官方推荐)import os os.environ["CUDA_VISIBLE_DEVICES"] = '1' (同时调用两块GPU的话) os.envi... you-wh 1 6515 linux安装keras+tensorflow-gpu步骤 ...
用于Unet3D的Pytorch软件包 安装 python setup.py install 基本模块 data /:用于数据量的dataLoader 模型/:unet3D(块:vgg,残差) 量化/:int8量化 prune /:频道修剪(进行中) lib /:外部库 util /:实用程序功能 例子 来自体素的亲和力预测: 培训unet3D CUDA_VISIBLE_DEVICES=1,2,3,4,5,6 python exp/train_...
安装cuda 安装完成使用 复制cudnn库文件到指定文件夹 使用conda安装gpu版本 测试 常见问题 参考 Ubuntu 16.04 下安装 Ubuntu16安装TensorFlow-gpu windows下安装 环境 gtx1050ti+win10+已安装显卡驱动 已经安装了pytorch1.4,其中cuda是9.2。pytorch安装参考官网 ...
其余conda 的常用命令就不做赘述了。 5. 检验 出现Adding visible gpu devices:0即表示GPU版本安装成功 参考: https://cloud.tencent.com/developer/article/1165267?client=tim&ADUIN=1159622914&ADSESSION=1567594756&ADTAG=CLIENT.QQ.5603_.0&ADPUBNO=26933...