使用指定gpu运行代码 一、前提 1、在命令行使用nvidia-smi查看gpu设备情况，当存在空闲设备时才能用，否则会出现运行内存不够出错的情况（具体参考文章GPU之nvidia-smi命令详解）； 2、安装好cuda和cudcnn（具体步骤请参考：①windows：CUDA安装教程（超详细）），②linux：linux安装CUDA+cuDNN
python -m torch.distributed.launch --nproc_per_node=NUM_GPUS_YOU_HAVE ***.py 1. 4、查看GPU状态1、单次查看 nvidia-smi 1. 2、隔一秒查看GPU状态: watch -n 1 nvidia-smi 1. 使用指定gpu运行代码 一、前提 1、在命令行使用nvidia-smi查看gpu设备情况,当存在空闲设备时才能用,否则会出现运行内存不...
在Python中指定GPU运行通常涉及到使用深度学习框架(如TensorFlow或PyTorch)以及CUDA环境配置。以下是一些常用的方法:1. 使用PyTorch指定GPU运行 方法一:通过环境变量指定 在程序运行前设置环境变量CUDA_VISIBLE_DEVICES来指定可见的GPU设备。例如,要指定使用第1块GPU,可以在命令行中运行: ...
方式四(多卡):命令行里,在GPU的id为0和1的两张显卡上运行**.py程序: CUDA_VISIBLE_DEVICES=0,1 python ***.py 1. 方式五(多卡):指定可见的为0,2,3号卡 import os os.environ["CUDA_VISIBLE_DEVICES"] = "0,2,3" # 注意:这两行代码必须在文件的最开头,在加载各种包之前 model = ... model....
命令行指定显卡GPU运行python脚本 第二种方式:在python脚本文件中添加如下内容进行指定: 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: 3、在单张显卡的情况下开启多个进程运行脚本命令行程序如下:(其中NUM_GPUS_YOU...
命令行指定显卡GPU运行python脚本 在大型机构分配的服务器集群中,需要使用GPU的程序默认都会在第一张卡上进行,如果第一张卡倍别人占用或者显存不够的情况下,程序就会报错说没有显存容量,所以能够合理地利用GPU资源能帮助你更快更好地跑出实验效果。 1、指定使用GPU0运行脚本(默认是第一张显卡, 0代表第一张显卡的...
那么如何在Windows环境下指定GPU运行程序,得到与Linux服务器下相同的效果呢? 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...
📘 指定空闲的GPU运行python程序 CUDA_VISIBLE_DEVICES=0,1python test.py 📘 在python程序中指定GPU(通常使用该设置) 在train.py 最上方,设定使用的GPU 编号, 当这两行代码注释掉时,训练会自动使用该服务器的所有资源 importosos.environ["CUDA_VISIBLE_DEVICES"] ="0,1" ...
一、命令行运行python程序时 1、首先查看哪些GPU空闲,nvidia-smi显示当前GPU使用情况。 1 nvidia-smi 2、然后指定空闲的GPU运行python程序。 1 CUDA_VISIBLE_DEVICES=0,2,3 python test.py 二、在python程序中指定GPU 1 2 import os os.environ["CUDA_VISIBLE_DEVICES"] ="0,2,3" ...
GPU指定 pytorch python指定gpu跑 1、目前主流方法:.to(device)方法 (推荐) import torch import time #1.通常用法 device = torch.device("cuda" if torch.cuda.is_available() else "cpu") data = data.to(device) model = model.to(device)