Useros.environ[“CUDA_VISIBLE_DEVICES“] = “1“

最新推荐文章于 2025-04-24 11:13:03 发布
原创 最新推荐文章于 2025-04-24 11:13:03 发布 · 1.4k 阅读 · 2 ·
CC 4.0 BY-SA版权
版权声明：本文为博主原创文章，遵循 CC 4.0 BY-SA 版权协议，转载请附上原文出处链接和本声明。
文章标签：

#人工智能

本文解释了在Python中设置CUDA_VISIBLE_DEVICES环境变量的用途，如何控制CUDA应用程序访问特定GPU，以及如何在多GPU环境中有效地管理资源。

摘要生成于 C知道 ，由 DeepSeek-R1 满血版支持， 前往体验 >

在Python中，os.environ["CUDA_VISIBLE_DEVICES"] = "1"这行代码的作用是设置环境变量CUDA_VISIBLE_DEVICES为"1"。这通常用在基于CUDA的应用程序中，尤其是在使用NVIDIA GPU进行深度学习开发时。环境变量CUDA_VISIBLE_DEVICES告诉CUDA运行时库应当使用哪些GPU设备。

当您有多个GPU时，CUDA设备的编号通常从0开始。例如，如果您有两个GPU，它们会被编号为0和1。通过设置环境变量CUDA_VISIBLE_DEVICES，您可以控制哪些GPU将被CUDA应用程序看到，进而被利用。这对于在多GPU环境下管理资源非常有用。

  • 将CUDA_VISIBLE_DEVICES设置为"1"意味着CUDA应用程序只能看到并使用编号为1的GPU，即使系统中有多个GPU。

  • 如果您希望应用程序使用多个GPU，可以将此环境变量设置为包含多个编号的字符串，例如os.environ["CUDA_VISIBLE_DEVICES"] = "0,1"，这表明CUDA应用程序可以看到并使用编号为0和1的两个GPU。

  • 如果设置为空字符串（例如os.environ["CUDA_VISIBLE_DEVICES"] = ""），则CUDA应用程序将不会看到任何GPU，因此只能使用CPU进行计算。

这个设置通常在程序的最开始处进行，以确保在程序运行期间CUDA能够识别并使用正确的GPU设备。

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
spark法律服务大数据智能推荐（自己动手做的，完整过程+源码）
weixin_48676558的博客
05-02 3124
与搜索引擎不同，推荐系统并不需要用户提供明确的需求，而是通过分析用户的历史行为，主动为用户推荐能够满足他们兴趣和需求的信息。为了能够更好地满足用户需求，需要依据其网站的海量数据，研究用户的兴趣偏好，分析用户的需求和行为，发现用户的兴趣点，从而引导用户发现自己的信息需求，将长尾网页（长尾网页是指网页的点击情况满足长尾理论中尾巴部分的网页）准确地推荐给所需用户，即使用推荐引擎来为用户提供个性化的专业服务。
os.environ[‘CUDA_VISIBLE_DEVICES‘] = 的用法
2402_83979924的博客
12-13 1489
提示：文章写完后，目录可以自动生成，如何生成可参考右边的帮助文档。
是否启用了多 GPU 支持
最新发布
m0_55118017的博客
04-24 133
遇到的问题是：服务器命令CUDA_VISIBLE_DEVICES = 1,2，但在调用python.py文件的时候，py文件内的代码仅仅支持一个GPU支持。2. 主函数里添加代码 （大概是这样，如果跑不通，就要按照自己的代码改类似于model类型，例如我改成了self.model...）1. 我添加包：（这里根据自己的实际代码添加包，下面仅供参考）记住 服务器命令要改，py文件里面也要改！
【深度学习高效小trick】使用指定的GPU(组)搞深度学习：CUDA_VISIBLE_DEVICES || os.environ[‘CUDA_VISIBLE_DEVICES‘]=‘1‘
Thebest_jack的博客
07-07 1万+
使用指定的GPU组：CUDA_VISIBLE_DEVICES//os.environ['CUDA_VISIBLE_DEVICES']='1'---高效使用服务器的GPU！
设置os.environ['CUDA_VISIBLE_DEVICES']=‘1‘ 不生效
热门推荐
zhouxiaowei1120的博客
02-01 4万+
os.environ['CUDA_VISIBLE_DEVICES']='1' 不生效设置os.environ['CUDA_VISIBLE_DEVICES']=‘1‘ 不生效 设置os.environ[‘CUDA_VISIBLE_DEVICES’]=‘1‘ 不生效 今天在写pytorch代码时，设置os.environ['CUDA_VISIBLE_DEVICES']=‘1‘ 不生效。最后发现原因是，...
os.environ[“CUDA_VISIBLE_DEVICES“]=‘1‘无效？
qq_37427874的博客
12-15 9940
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
读取#@brief: gerneral config parameters general: use_ros: true #@type: bool @detail: flag to control using ROS functions or not # if ture, you can send or receive messages through ROS (different messages need to be config in their own yaml file separatedly) use_proto: true #@type: bool @detail: flag to control using Proto functions or not # if ture, you can send or receive sensor: #@brief: config file for Imu message imu: include: ../sensor_config/other_sensors/rs_imu.yaml #@brief: config file for Gnss message gnss: include: ../sensor_config/other_sensors/rs_gnss.yaml #@brief: config file for Odom message odom: include: ../sensor_config/other_sensors/rs_odom.yaml #@brief: config file for Lidar message lidar: include: ../sensor_config/lidar/rs_lidar.yaml #@brief: config file for Lidar message camera: include: ../sensor_config/other_sensors/rs_camera.yaml #@brief: config file for Radar message radar: include: ../sensor_config/other_sensors/rs_radar.yaml
07-15
std::cout << "use_ros: " << std::boolalpha << useRos ; } if (general["use_proto"]) { bool useProto = general["use_proto"].as(); std::cout << "use_proto: " ; } } if (config["sensor"]) { // ...
python 对plot_importance的字段名称进行重命名
enjoy
05-07 8696
如果不进行重命名的话，显示的importance信息无法有效的看清各个属性的重要性 所以我想把我字段名字重命名为 x = ['apn', 'city_id', 'mode', 'phone_price', 'city_level', 'item_type', 'item_id','category_id', 'imgs_count','source_id','s...
tensorflow tf-serving 进行warmup设置
enjoy
07-24 2755
最近发现模型在更新的一瞬间容易产生超时的问题，于是就了解了一下tf-serving 中有个warmup主要是通过模型启动时加载${model}/${version}/assets.extra/tf_serving_warmup_requests达到热启动的目的，使得模型更新时不易产生超时的问题 首先根据自己的模型字段进行编写形成tf_serving_warmup_requests文件，在导出模型时和warmup文件一起导出 以下是我warmup文件生成代码 #!/usr/bin/env pytho.
ubuntu 20.04 系统 同一宿主机，不同ros2 docker 不通信问题
weixin_43841155的博客
07-15 786
ubuntu 20.04 系统 同一宿主机，不同ros2 docker 不通信问题
pytorch之多GPU使用——#CUDA_VISIBLE_DEVICES使用 #torch.nn.DataParallel() #报错解决
qq_38156104的博客
11-24 5665
主要讲单机多卡（单主机多GPUs训练） 使用多卡训练的方式有很多，当然前提是我们的设备中存在多个GPU：使用命令nvidia-smi查看当前Ubuntu平台的GPU数量，其中每个GPU被编上了序号：[0,1,2,3] 0. 显卡编号（什么是主卡） 在默认情况下，标号为0的显卡为主卡，如主机中有4块显卡，那么每张显卡的默认标号为[0,1,2,3]。 如何将其他显卡设置为主卡呢？ 通过os.environ["CUDA_VISIBLE_DEVICES"]指定所要使用的显卡，如： os.environ
os.environ[“CUDA_VISIBLE_DEVICES“] = “-1“ 我添加了语句还是会显示cuda的问题
weixin_44943389的博客
05-17 1851
TensorFlow版本不兼容：某些TensorFlow版本可能对CUDA和cuDNN有特定的要求。请确保你所使用的TensorFlow版本与CUDA和cuDNN版本相匹配。CUDA和cuDNN未正确安装：确保已正确安装CUDA和cuDNN，并且版本与你的TensorFlow版本兼容。，还需要确保在操作系统的环境变量中正确设置了CUDA的路径。请检查系统环境变量中是否包含了CUDA相关的路径，例如。如果你仍然遇到问题，建议提供更详细的错误信息、操作系统和安装环境的详细信息，以便更准确地帮助你解决问题。
【解决--- CUDA out of memory---CUDA_VISIBLE_DEVICES=1】
fyc300的博客
01-02 648
由于服务器存在多块显卡，同时第一块显卡正在被占用训练网络，然而在进行权重文件转换的过程中出现了 CUDA out of memory 的问题！！！！
os.environ[“CUDA_VISIBLE_DEVICES“]学习总结
qq_45759229的博客
07-22 1611
但是如果修改下面的设置后，结果就变成了。今天发现一个很有意思的东西。
CUDA_VISIBLE_DEVICES
二分掌柜的
01-09 5616
flyfish
os.environ[“CUDA_VISIBLE_DEVICES“]设置无效
dbdxwyl的博客
11-09 500
问题记录
pytorch中的torch.device和os.environ[‘CUDA_VISIBLE_DEVICES‘]
jaffe的博客
02-23 3277
def select_device(device='', batch_size=None): # device = 'cpu' or '0' or '0,1,2,3' cpu = device.lower() == 'cpu' if cpu: os.environ['CUDA_VISIBLE_DEVICES'] = '-1' # force torch.cuda.is_available() = False elif device: # non-cpu d
os.environ[‘CUDA_VISIBLE_DEVICES‘] = ‘2‘或者export CUDA_VISIBLE_DEVICES=2
帆的博客
07-26 1166
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。
评论
添加红包

请填写红包祝福语或标题

个

红包个数最小为10个

元

红包金额最低5元

当前余额3.43元 前往充值 >
需支付：10.00元
成就一亿技术人!
领取后你会自动成为博主和红包主的粉丝 规则
hope_wisdom
发出的红包
实付元
使用余额支付
点击重新获取
扫码支付
钱包余额 0

抵扣说明：

1.余额是钱包充值的虚拟货币，按照1:1的比例进行支付金额的抵扣。
2.余额无法直接购买下载，可以购买VIP、付费专栏及课程。

余额充值