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windows无法设置CUDA_VISIBLE_DEVICES 目录 前言 一、无法通过桌面快捷方式打开浏览器 1、通过WebView2间接打开浏览器 2、因微软账户问题,更换微软账户(Edge浏览器和PIN问题) 二、电脑有网络,但浏览器无法上网 1、故障原因 2、解决方法 前言 前段时间因微软账户和磁盘使用问题初始化了一台Lenovo Thinkbook的笔记本电脑...
同时,还需要将CUDA安装路径下的“lib”文件夹和“include”文件夹添加到“CUDA_PATH”和“CUDA_PATH_V”变量中(为CUDA版本号)。四、使用不同版本的CUDA安装多个版本的CUDA后,在使用时需要指定使用哪个版本的CUDA。可以通过设置系统环境变量“CUDA_VISIBLE_DEVICES”来指定使用的GPU设备。同时,在编译和链接代码时,需要...
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 图形处理器(GPU)...
二. TensorFlow 2 在 Windows 上支持的 CUDA、cuDNN 和 Python 版本信息对照表 三. 显卡、CUDA 和 cuDNN 的底层运行原理 四. CUDA 和 cuDNN 是否能向下兼容 CUDA 的兼容性 cuDNN 的兼容性 具体分析 五. 选择 CUDA 还是 CUDA Toolkit 六. 在 Conda 环境下配置 TensorFlow 开发环境 ...
例如,设置CUDA_VISIBLE_DEVICES=1会导致只会向应用程序显示 NVIDIA 设备标识 1。 有关此变量的更多信息,请参阅 NVIDIA Web 站点上的CUDA 环境变量。 要使JIT 编译器能够将处理卸载到 GPU ,请在启动应用程序时设置以下选项:-Xjit:enableGPU。 结果
>> set CUDA_VISIBLE_DEVICES=0 >> hub serving start -c "C:\Users\wjx\Desktop\ocr\PaddleOCR-release-2.3\deploy\hubserving\ocr_system\config.json" 安装时: 我的显卡是: 先下载10.0的cuda,链接如下: https://developer.nvidia.com/cuda-toolkit-archive ...
os.environ["CUDA_VISIBLE_DEVICES]='0,1,3' 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][23208]rank=2, world_size =3, n...
程序中指定GPU【数字表示通过上面命令得到的GPU序号】 importos os.environ["CUDA_VISIBLE_DEVICES"]="0,1,2,3" 命令行指定GPU CUDA_VISIBLE_DEVICES=0,1,2,3 python test.py 多个GPU协同运行 【个人瞎写的 不知对错】 importos os.environ["CUDA_VISIBLE_DEVICES"]="0,1"os.environ["CUDA_DEVICE_ORDER...
windows若想使用gpu进行推理,则先要设置环境变量CUDA_VISIBLE_DEVICES=0(设置后建议重启),再使用以下命令: 设置系统变量 hub serving start -c deploy/hubserving/ocr_system/config.json 下面进行部署效果展示。 再打开一个控制台并进入ppocr环境,切换到PaddleOCR-release-2.6目录,运行推理命令: ...