使用在train中指定CUDA_VISIBLE_DEVICES=1无效

最新推荐文章于 2025-04-16 09:57:20 发布

生成滞涨网络~

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分类专栏： python 文章标签： pytorch python 深度学习

本文链接：https://blog.youkuaiyun.com/qq_42061298/article/details/120220908

版权

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()

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

一苇以航丶的博客

01-10

6368

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，gpu[1]指的是第0块儿，gpu[2]指的

Python-小型Python库自动将CUDAVISIBLEDEVICES设置为多GPU系统上最小负载的设备

08-10

小型Python库自动将CUDA_VISIBLE_DEVICES设置为多GPU系统上最小负载的设备

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os.environ[“CUDA_VISIBLE_DEVICES“]=‘1‘无效？

qq_37427874的博客

12-15

9921

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

服务器指定显卡

最新发布

weixin_43929198的博客

04-16

144

【代码】服务器指定显卡。

无法将“CUDA_VISIBLE_DEVICES=0”项识别为 cmdlet、函数、脚本文件或可运行程序的名称。

weixin_46028606的博客

08-27

1877

无法将“CUDA_VISIBLE_DEVICES=0”项识别为 cmdlet、函数、脚本文件或可运行程序的名称。

【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！

os.environ[‘CUDA_VISIBLE_DEVICES‘]无效的解决方法

asd123pwj的博客

08-20

5297

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。

CUDA_VISIBLE_DEVICES=gpu_ids python train.py

12-12

当你设置`CUDA_VISIBLE_DEVICES=gpu_ids`时，它告诉运行的Python脚本仅使用指定的GPU ids (例如"0", "1", 或者 "0,1") 进行计算。这里`train.py`是一个包含训练逻辑的脚本，通常在做深度学习训练任务时会调用。举...

CUDA_VISIBLE_DEVICES=1 python main.py

03-20

### 正确配置 CUDA_VISIBLE_DEVICES 并使用 GPU 设备 1 为了正确配置 `CUDA_VISIBLE_DEVICES` 环境变量并让 Python 脚本在特定的 GPU 上运行，可以采用多种方法实现这一目标。以下是几种常见的方式及其具体操作： ...

CUDA_VISIBLE_DEVICES=0,1 python train_rcnn.py --cfg_file cfgs/default.yaml --batch_size 16 --train_mode rpn --epochs 200 --mgpus该语句中的CUDA_VISIBLE_DEVICES=0,1是什么含义

05-18

这个语句指定了可见的GPU设备的ID号，...在这个例子中，通过使用 `CUDA_VISIBLE_DEVICES=0,1` 参数来指定程序可以使用的GPU设备，然后在运行 `python train_rcnn.py` 命令时，只会在设备ID为0和1的GPU上进行模型训练。

解释以下CUDA_VISIBLE_DEVICES=0,1 python train.py

06-02

这是一个在命令行中运行的训练程序的示例，其中“CUDA_VISIBLE_DEVICES=0,1”是一个环境变量，用于指定程序可用的GPU设备编号。在这个示例中，设备编号为0和1的两张GPU将被用于训练。这个环境变量的作用是限制程序...

设置os.environ['CUDA_VISIBLE_DEVICES']=‘1‘ 不生效

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zhouxiaowei1120的博客

02-01

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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，...

【bug记录】设置CUDA_VISIBLE_DEVICES后，未生效的解决方法

qq_43717244的博客

11-12

2992

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。

【解决--- CUDA out of memory---CUDA_VISIBLE_DEVICES=1】

fyc300的博客

01-02

632

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！！！！

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

llf000000的博客

04-04

1445

您可以控制哪些GPU将被CUDA应用程序看到，进而被利用。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。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。），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。例如，如果您有两个GPU，它们会被编号为0和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。告诉CUDA运行时库应当使用哪些GPU设备。，即使系统中有多个GPU。

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

5620

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‘]无法使用指定GPU的原因

qq_42934757的博客

09-29

935

运行pytorch代码时，设置指定显卡失效的原因

CUDA_VISIBLE_DEVICES

二分掌柜的

01-09

5138

flyfish

os.environ[‘CUDA_VISIBLE_DEVICES‘] = 的用法

2402_83979924的博客

12-13

1320

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。