目的：使用CUDA环境变量CUDA_VISIBLE_DEVICES来限定CUDA程序所能使用的GPU

CUDA_VISIBLE_DEVICES：限定CUDA程序GPU使用策略详解
最新推荐文章于 2024-05-13 00:00:15 发布
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#深度学习

本文详细阐述了如何在CUDA环境中通过CUDA_VISIBLE_DEVICES环境变量来指定CUDA程序能够访问的特定GPU，帮助开发者优化资源利用。
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
CUDA_VISIBLE_DEVICES
weixin_43845922的博客
10-17 7055
请注意，如果在Python脚本中设置此环境变量，它只会影响从该脚本中导入或启动的任何子进程。PyTorch的设备管理：您可以使用torch.cuda.set_device(device_id)来明确设置希望PyTorch使用的设备。这确保只有您指定的GPU对Python进程可见，从而避免占用其他GPU的内存。因此，对于您的Python进程来说，此GPU现在的设备ID为0。某些操作可能会在后台触发GPU的使用。默认行为：PyTorch可能会在第一次调用时初始化所有可用的GPU，即使您指定使用特定的GPU。
Pytorch基础：环境变量CUDA_VISIBLE_DEVICES
前进，才知道自己的渺小
05-13 4691
CUDA_VISIBLE_DEVICES这个环境变量可以影响CUDA能识别到的GPU，并影响它映射到的cuda设备编号。
CUDA Environment Variables: CUDA_VISIBLE_DEVICES
程永强
06-20 1万+
CUDA Environment Variables: CUDA_VISIBLE_DEVICES
CUDA_VISIBLE_DEVICES 指定GPU
03-21
`CUDA_VISIBLE_DEVICES` 提供了一种灵活的方式来限定 GPU 访问权限，既可通过外部命令快速设定，也能嵌入到代码逻辑之中。然而，为了保证兼容性和稳定性，建议尽早完成相关配置，并充分测试实际效果。 ---
mobaxterm解除cuda_visible_devices限制的命令
03-19
- 对于某些特定框架来说（比如 TensorFlow），即使设置了 `CUDA_VISIBLE_DEVICES=-1` 表明不使用任何gpu加速计算功能，也有可能因为内部逻辑原因仍然尝试调用cuda库而导致错误发生，在这种情况下可能还需要额外处理...
# os.environ['CUDA_VISIBLE_DEVICES'] ='0'是干嘛的
04-25
通过设置 `CUDA_VISIBLE_DEVICES` 环境变量，可以指定使用哪个 GPU 设备进行计算。每个 GPU 设备都有一个唯一的索引，索引从 0 开始。通过将 `CUDA_VISIBLE_DEVICES` 设置为对应的设备索引，可以将计算任务限定在...
检索优快云等网站，看看如何在代码中直接加入调用GPU的代码，而不是要在linux服务器上CUDA_VISIBLE_DEVICES=0 python resnet18_1.py来调用
03-19
另外，用户提到的环境变量CUDA_VISIBLE_DEVICES其实是在控制哪些GPU对程序可见，但用户希望避免在命令行中设置，而是直接在代码里控制。 然后，需要检查用户是否希望指定特定的GPU设备。例如，代码中是否有多个GPU...
Traceback (most recent call last): File "D:\python\code\learn_python\learn_torch.py", line 5, in <module> print(f"GPU设备: {torch.cuda.get_device_name(0)}") ^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^ File "D:\python\anaconda\envs\pytorch\Li
最新发布
07-12
用户可能需要在运行代码之前设置环境变量`CUDA_VISIBLE_DEVICES`来指定可见的GPU，例如： ```bash export CUDA_VISIBLE_DEVICES=0 ``` 或者在代码中设置： ```python import os os.environ["CUDA_VISIBLE_...
[nvidia] CUDA_VISIBLE_DEVICES
weixin_43742643的博客
11-22 4159
在 python 命令前加上 CUDA_VISIBLE_DEVICES 可以指定 GPU CUDA_VISIBLE_DEVICES=1 CUDA_VISIBLE_DEVICES=0,1,2 CUDA_VISIBLE_DEVICES=2,1,0
CUDA_VISIBLE_DEVICES 环境变量说明
u012385733的专栏
08-25 3897
CUDA_VISIBLE_DEVICES 环境变量说明 If you are writing GPU enabled code, you would typically use a device query to select the desired GPUs. However, a quick and easy solution for testing is to use the environment variable CUDA_VISIBLE_DEVICES to restrict the devic
CUDA_VISIBLE_DEVICES：控制（指定GPU）在固定的某些设备上运行Python程序
Drug discovery
01-24 3668
设置仅使用CUDA 1 设备设置仅使用CUDA 1、5、7 设备在这种情况下，export命令会将设置为环境变量，该变量会影响在同一会话中随后运行的所有命令。这意味着只要您在同一个终端会话中，之后运行的所有 CUDA 支持的程序都只能看到并使用编号为 1 的 GPU。一旦关闭了终端会话，这个环境变量设置就会失效，如果需要在新的会话中使用相同的设置，您需要再次设置它。
【深度学习】CUDA_VISIBLE_DEVICES查看
weixin_44001371的博客
10-30 7419
是一个环境变量，用于指定程序将在哪些 GPU 设备上运行。它通常用于控制程序在多个 GPU 设备的系统上的 GPU 使用情况。通过设置，可以限制程序访问的 GPU 设备，以便在多任务或多用户环境中更好地管理和分配 GPU 资源。具体来说，的值是0,1,2。这表示程序将只在索引为 0、1 和 2 的 GPU 设备上运行，而忽略其他 GPU 设备。使用：在多用户或共享 GPU 资源的环境中，可以通过设置以避免冲突和资源争夺。不同的任务可以限制在不同的 GPU 上运行，以确保资源的有效使用。
选择要用的GPU: CUDA_VISIBLE_DEVICES
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服务器中有多个GPU，选择特定的GPU运行程序可在程序运行命令前使用：CUDA_VISIBLE_DEVICES=0命令。0为服务器中的GPU编号，可以为0, 1, 2, 3等，表明对程序可见的GPU编号。 1. 命令： CUDA_VISIBLE_DEVICES=1 # 只有编号为1的GPU对程序是可见的，在代码中gpu[0]指的就是这块儿GPU CUDA_VISIBLE_DEVICES=0...
指定GPU训练 CUDA_VISIBLE_DEVICES
xkx_07_10的博客
08-19 9134
方法一 import os import tensorflow as tf os.environ["CUDA_VISIBLE_DEVICES"]="-1" CPU模式 CUDA_VISIBLE_DEVICES=1 Only device 1 will be seen CUDA_VISIBLE_DEVICES=0,1 Devices 0 and 1 will be ...
查看GPU使用情况和设置CUDA_VISIBLE_DEVICES
厚积而薄发
01-11 9094
服务器中有多个GPU，选择特定的GPU运行程序可在程序运行命令前使用：CUDA_VISIBLE_DEVICES=0命令。0为服务器中的GPU编号，可以为0, 1, 2, 3等，表明对程序可见的GPU编号。
pytorch之多GPU使用——#CUDA_VISIBLE_DEVICES使用 #torch.nn.DataParallel() #报错解决
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11-24 5867
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
【Pycharm设置】Pycharm中使用CUDA_VISIBLE_DEVICES设置cuda
sxl的博客
05-31 6379
  如果使用多gpu运行程序，可以直接使用CUDA_VISIBLE_DEVICES=0,1,2,3 python xxx.py来设置该程序可见的gpu。   当然也可以在程序开头设置os.environ[“CUDA_VISIBLE_DEVICES”] = '0,1,2,3’来使用。如果在pycharm中调试时，使用多gpu的话，除了直接在程序中设 os.environ[“CUDA_VISIBLE_DEVICES”] = ‘0,1,2,3’，也可以通过下面的方法： 打开Run/Debug Configura
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