【引路帖】【使用GPU】使用os.environ[‘CUDA_VISIBLE_DEVICES‘]指定GPU无法生效解决方案

最新推荐文章于 2025-11-26 14:35:04 发布
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问题：os.environ[‘CUDA_VISIBLE_DEVICES‘]无法生效

参考链接：详解

tip：

当只使用一块GPU的时候，不管你设置的是服务器上的几号GPU，在代码运行中，都是当做GPU0
当使用多块GPU的时候，不管你设置的使用服务器上的哪几块GPU，在代码运行中，都是按照GPU0，GPU1…进行编号
例如：

CUDA_VISIBLE_DEVICES=2,0,3  只有编号为0,2,3的GPU对程序是可见的，但是在代码中gpu[0]指的是第2块儿
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os.environ[‘CUDA_VISIBLE_DEVICES‘]无效的解决方法
asd123pwj的博客
08-20 5430
无图/无目录/格式错误/更多相关请至首发页查看。新的更新内容请到查看。
使用在train中指定CUDA_VISIBLE_DEVICES=1无效
qq_42061298的博客
09-10 4496
我的train文件： import torch import os import torchvision from helpers import get_rays, sample_pdf, to8b, to_disp_img, img2mse, mse2psnr os.environ["CUDA_VISIBLE_DEVICES"]="1" def train(): return 0 train() 但是实际上发现训练还是在0卡上训的，后来查阅相关资料发现，我需要进行两步设置。 把 impo
【CUDA】如何控制程序使用哪张显卡？一文讲清楚 CUDA_VISIBLE_DEVICES
最新发布
qq_42910179的博客
11-26 408
是 NVIDIA CUDA 提供的一个环境变量。它的作用是限制当前进程“可见”的 GPU 设备。换句话说，即使机器上有 8 张显卡，你也可以通过这个变量告诉程序：“你只能看到第 2 和第 3 张卡”。注意：这里的编号是从0 开始的，也就是说，如果你有 4 张卡，它们的原始编号就是 0、1、2、3。是一个轻量、高效、无需修改代码就能控制 GPU 使用的利器。只需一行命令，就能让你的程序精准使用指定的显卡，避免资源冲突，提升开发和部署效率。
使用CUDA_VISIBLE_DEVICES设置显卡
qq_43307074的博客
11-03 3万+
使用CUDA_VISIBLE_DEVICES设置显卡
os.environ[‘CUDA_VISIBLE_DEVICES‘]无法使用指定GPU的原因
qq_42934757的博客
09-29 1029
运行pytorch代码时，设置指定显卡失效的原因
os.environ[“CUDA_VISIBLE_DEVICES“]=‘1‘无效？
qq_37427874的博客
12-15 9997
os.environ["CUDA_VISIBLE_DEVICES"] = '1' 指定代码运行在第1块显卡，但是该设置无效，程序仍运行在第0块显卡。 解决方案: 将该代码放到import torch之后
使用指定GPU训练模型：os.environ[‘CUDA_VISIBLE_DEVICES‘]设置无效问题解决——随笔
qq_40481602的博客
11-07 1万+
使用指定GPU训练模型之os.environ[‘CUDA_VISIBLE_DEVICES‘]设置无效问题解决
脚本里将GPU设置为os.environ[‘CUDA_VISIBLE_DEVICES‘]后为何不起作用？
尚拙的博客
04-04 1779
第二个原因很可能就是你的batch size设置过大，这是很纯粹的原因，改一下batch size值就行了。这行代码必须在所有调用gpu的代码之前进行设置，特别是import torch必须要在指定gpu之后；最好的方法就是在你的脚本文件开头就写上调用代码。而且你本来就是因为显卡0已经占用着了，所以想用其它显卡启动训练，可偏偏还总是报GPU0显存不够的错误。很多时候我们明明在脚本里设置了。
os.environ["CUDA_DEVICE_ORDER"] = "PCI_BUS_ID" os.environ["CUDA_VISIBLE_DEVICES"] = opt.gpu
09-26
`os.environ["CUDA_VISIBLE_DEVICES"] = opt.gpu` 这行代码的作用是指定当前程序可见的 GPU 设备。`opt.gpu` 通常是一个变量，它存储了要使用的 GPU 设备的编号或编号列表。 例如，如果 `opt.gpu` 的值为 `'0,1'`，...
os.environ[‘CUDA_VISIBLE_DEVICES‘]指定GPU无法生效解决方案 (同时附上torch指定GPU总结)
weixin_55593481的博客
06-24 2662
os.environ[‘CUDA_VISIBLE_DEVICES‘]指定GPU无法生效解决方案 (同时附上torch指定GPU总结)
os.environ[‘CUDA_VISIBLE_DEVICES‘] 无法指定GPU问题
qq_39546227的博客
12-17 5640
解决方法： import os import torch os.environ['CUDA_VISIBLE_DEVICES'] = '0' 调换代码顺序，修改成 import os os.environ['CUDA_VISIBLE_DEVICES'] = '0' import torch
os.environ[‘CUDA_VISIBLE_DEVICES‘]使用问题记录
qq_43470698的博客
09-18 3259
pytorch使用cuda问题记录
指定GPU失败
qq_43385440的博客
04-27 915
指定GPU
Pytorch的nn.DataParallel详细解析
qq_38410428的博客
08-04 2万+
前言 pytorch中的GPU操作默认是异步的，当调用一个使用GPU的函数时，这些操作会在特定设备上排队但不一定在稍后执行。这就使得pytorch可以进行并行计算。但是pytorch异步计算的效果对调用者是不可见的。 但平时我们用的更多其实是多GPU的并行计算，例如使用多个GPU训练同一个模型。Pytorch中的多GPU并行计算是数据级并行，相当于开了多个进程，每个进程自己独立运行，然后再整合在一起。 device_ids = [0, 1] net = torch.nn.DataParallel(net,
os.environ[‘CUDA_VISIBLE_DEVICES‘]指定GPU后，还是用的“0“卡
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03-12 9161
我们经常需要指定特定的GPU设备来进行计算。然而，有时尽管已经设置了`CUDA_VISIBLE_DEVICES`环境变量，程序仍然会默认使用GPU设备“0”。本文将深入探讨这个问题，并提供相应的解决方案。
【bug记录】设置CUDA_VISIBLE_DEVICES后，未生效的解决方法
qq_43717244的博客
11-12 3305
最近实验室来了八张重量级的人物-----8张4090，之前一直用的一张3090，这下属于是鸟枪换大炮了，于是想把代码拿几张4090训训看，一顿操作后（其实就是设置了下CUDA_VISIBLE_DEVICES=0，1，2），发现不管用，还是用八张4090来训的。或者使用命令行运行python文件时，在指令前指定。
os.environ[‘CUDA_VISIBLE_DEVICES‘] = ‘2‘或者export CUDA_VISIBLE_DEVICES=2
帆的博客
07-26 1383
这段代码用于设置环境变量，以指定在当前程序中可见的CUDA设备。具体来说，这段代码将CUDA设备的可见性限制为设备索引为2的GPU。此环境变量指的是python运行中的环境变量，每次更新。
os.environ[‘CUDA_VISIBLE_DEVICES‘] 无法生效原因
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07-08 3万+
1. 现象：使用os.environ['CUDA_VISIBLE_DEVICES'] 指定了GPU，但是模型还是只能加载在‘0’卡上。 2.原因：os.environ['CUDA_VISIBLE_DEVICES'] 必须在import torch之前 3.隐藏的坑： 如果import进来的其他文件中import了torch，os.environ['CUDA_VISIBLE_DEVICES'] 也无法生效，因为执行.py文件时会优先import其他包中的torch。 eg： file 1: #
os.environ[CUDA_VISIBLE_DEVICES] 失效无法指定 GPU
yyywxk的博客
10-20 9032
为了避免不必要的麻烦，有些博客说的方法是对的，即在import之前配置好GPU。（注意，它们所说的需要在之前设置其实实测不影响。）在命令行或者.sh文件里，在运行.py文件前直接指定GPU，其他方法可参考Pytorch 指定GPU。
os.environ["CUDA_VISIBLE_DEVICES"] = opt.gpu
09-26
### 使用方法 `os.environ["CUDA_VISIBLE_DEVICES"] = opt.gpu` 通常用于在Python脚本中动态指定可见的GPU设备。这里的 `opt` 一般是一个包含命令行参数的对象，`opt.gpu` 表示用户通过命令行指定的GPU设备编号。 示例代码如下： ```python import os import argparse # 创建命令行参数解析器 parser = argparse.ArgumentParser() parser.add_argument('--gpu', type=str, default='0', help='Specify visible GPU devices') opt = parser.parse_args() # 设置可见的GPU设备 os.environ["CUDA_VISIBLE_DEVICES"] = opt.gpu ``` 在上述代码中，首先使用 `argparse` 模块创建了一个命令行参数解析器，用户可以通过 `--gpu` 参数指定可见的GPU设备编号。然后将这个编号赋值给 `os.environ["CUDA_VISIBLE_DEVICES"]`，从而实现对可见GPU设备的动态设置。 ### 作用 `os.environ["CUDA_VISIBLE_DEVICES"] = opt.gpu` 的主要作用是限制当前程序可以使用的GPU设备。当系统中有多个GPU设备时，通过设置这个环境变量，可以让程序只看到指定的GPU设备，从而实现对GPU资源的分配和隔离。例如，当 `opt.gpu = '0,1'` 时，程序将只看到编号为0和1的GPU设备，其他GPU设备对该程序不可见。这在多用户共享服务器或者需要进行分布式训练时非常有用，可以避免不同程序之间的GPU资源冲突[^1]。 ### 可能的报错及解决方法 1. **`opt.gpu` 类型错误**：如果 `opt.gpu` 不是字符串类型，可能会导致报错。解决方法是确保 `opt.gpu` 是字符串类型，可以在赋值前进行类型转换，例如： ```python os.environ["CUDA_VISIBLE_DEVICES"] = str(opt.gpu) ``` 2. **GPU设备编号无效**：如果 `opt.gpu` 中指定的GPU设备编号不存在，程序可能会报错。解决方法是在设置环境变量之前，先检查指定的GPU设备编号是否有效。可以使用 `nvidia-smi` 命令查看系统中可用的GPU设备编号。 3. **环境变量设置时机错误**：如果在程序中已经初始化了CUDA相关的操作，再设置 `os.environ["CUDA_VISIBLE_DEVICES"]` 可能会无效。解决方法是在程序的顶部尽早设置该环境变量。理想情况下，该环境变量应设置在程序的顶部。如果在设置 `torch.backends.cudnn.benchmark` 之后调用 `CUDA_VISIBLE_DEVICES` 变量，则更改 `CUDA_VISIBLE_DEVICES` 变量将不起作用[^2]。
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