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(1)首先测试CUDA安装是否成功,进入cmd,输入nvcc -V,得到的输出,如图所示,表示cuda安装成功, (2)之后,在进入CUDA的SDK实例安装目录,默认是C:\ProgramData\NVIDIA Corporation\CUDA Samples\v11.3(该文件夹是隐藏文件夹,需要显示出来),显示隐藏文件夹的办法在下方链接: https://jingyan.baidu.com/article/acf728fd28...
因为当设置os.environ["CUDA_VISIBLE_DEVICES"] = "1"时,如果你又使用了with tf.device("/gpu:1"):(注:with tf.device("/gpu:0"):是正确的),则程序会提示你没有可用的GPU1,只有可用的CPU0和GPU0,如下(原因是因为设置了CUDA_VISIBLE_DEVICES后,CUDA本身会重新按你设置的顺序从0开始排列可见的GPU,这里...
1. 在程序中添加 只需在程序中添加以下指令,即可指定PC的GPU 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...
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,请参见 NVIDIA 网站上的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 如果正确设置了-Dcom.ibm.gpu.enable系统属...
set CUDA_VISIBLE_DEVICES=-1 其他几个参数,PYTHON、GIT、VENV 无须修改,留空就行,运行 webui-user.bat,它会自动找本机的 python 和 git 环境,并且在 stable-diffusion-webui 目录下设置 python 虚拟环境 venv,并且激活虚拟环境,程序需要的一些依赖包都会安装在此虚拟环境。
node:主机数,单机多卡就一个主机,也就是1。 rank:当前进程的序号,用于进程之间的通讯,rank=0的主机为master节点。 local_rank:当前进程对应的GPU编号。 world_size:总的进程数。 在windows中,我们需要在py文件里面使用: import os os.environ["CUDA_VISIBLE_DEVICES]='0,1,3' 来指定使用的显卡。 假设现在我...
set COMMANDLINE_ARGS=--use-cpu all --no-half --precision full --skip-torch-cuda-test --listen set CUDA_VISIBLE_DEVICES=-1 其他几个参数,PYTHON、GIT、VENV 无须修改,留空就行,运行 webui-user.bat,它会自动找本机的 python 和 git 环境,并且在 stable-diffusion-webui 目录下设置 python 虚拟...
NVIDIA Data Center GPU Driver version 450.80.02 (Linux) / 452.39 (Windows) RN-08625-450.80.02_452.39 _v1.0 | 1 Version Highlights ‣ Fixed an issue where using CUDA_VISIBLE_DEVICES environment variable to restrict devices seen by CUDA on a multi-GPU A100 system (such...
It can be made visible within the Windows Explorer options at (Tools | Options). Driver Subpackages Display.Driver The NVIDIA Display Driver. Required to run CUDA applications. For example, to install only the compiler and driver components: <PackageName>.exe -s nvcc_11.0 Display.Driver ...