在末尾添加行export CUDA_VISIBLE_DEVICES="1"

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tensorflow-gpu+"Failed to create session"

  1. 层面1: 针对各个虚拟环境:
    修改~/.virtualenv/YOUR_VENV/bin/postactivate, 在末尾添加行export CUDA_VISIBLE_DEVICES="1"即可.

  2. 层面2: 针对系统用户:
    同上修改~/.bashrc，在末尾添加行export CUDA_VISIBLE_DEVICES="1"

 

CUDA initialization: Unexpected error from cudaGetDeviceCount(). Did you run some cuda functions……
猿小白的博客
03-12 488
在wsl2+anaconda中安装pytorch-gpu 始终输出结果为False.
安装cuda的环境变量设置
weixin_56679743的博客
10-11 4180
1.~/.bashrc文件是 Bash shell 的配置文件之一， 主要用于设置用户特定的环境变量、别名、函数以及其他 shell 配置。可在该文件中进行cuda环境变量的添加，可以使用vi编辑器对该文件进行编辑，按i键进入插入模式。
使用在train中指定CUDA_VISIBLE_DEVICES=1无效
qq_42061298的博客
09-10 4470
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
# 切换 CUDA 环境变量export CUDA_HOME=/usr/local/cuda-11.1export PATH=$CUDA_HOME/bin:$PATHexport LD_LIBR
weixin_62014018的博客
05-26 460
切换 CUDA 环境变量。
CUDA_VISIBLE_DEVICES
二分掌柜的
01-09 5984
flyfish
Pytorch基础：环境变量CUDA_VISIBLE_DEVICES
前进，才知道自己的渺小
05-13 4160
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。
【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‘
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deepspeed训练时export CUDA_VISIBLE_DEVICES无效这件事
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03-01 4893
官方文档在一个犄角旮旯的地方说了不管用(哭了，早点看到少受罪两天)
import os os.environ['CUDA_VISIBLE_DEVICES'] = '1'
05-31
export CUDA_VISIBLE_DEVICES=1 # 指定 GPU 1 export CUDA_VISIBLE_DEVICES=0,2 # 指定 GPU 0 和 2 ``` 此方法仅对当前终端会话生效[^1]。 - **Windows** 在命令提示符中运行： ```cmd set CUDA_VISIBLE_...
使用ROCm的GPU感知MPI
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MPI（消息传递接口）是高性能计算中进程间通信的事实标准。MPI进程在其本地数据上进行计算，同时进行大量的相互通信。这使得MPI程序可以在具有分布式内存空间的系统（例如集群）上执行。MPI支持不同类型的通信，包括点对点通信和集体通信。点对点通信是基本的通信机制，其中发送进程和接收进程都参与通信。发送方有一个包含消息的缓冲区和一个包含接收方将使用的信息（例如，消息标签、发送方的排名编号等）的信封。接收方使用信封中的信息选择指定的消息并将其存储在接收缓冲区中。
C:\Users\16079>wsl.exe -d Ubuntu-24.04 hkw@localhost:/mnt/c/Users/16079$ nano ~/.bashrc hkw@localhost:/mnt/c/Users/16079$ ollama serve Error: listen tcp 172.18.0.2:11434: bind: cannot assign requested address hkw@localhost:/mnt/c/Users/16079$ nano ~/.bashrc hkw@localhost:/mnt/c/Users/16079$ nano ~/.bashrc hkw@localhost:/mnt/c/Users/16079$ ollama serve Error: listen tcp 172.18.0.2:11434: bind: cannot assign requested address hkw@localhost:/mnt/c/Users/16079$ export OLLAMA_HOST=0.0.0.0:11434 ollama serve 2025/03/13 19:55:18 routes.go:1125: INFO server config env="map[CUDA_VISIBLE_DEVICES: GPU_DEVICE_ORDINAL: HIP_VISIBLE_DEVICES: HSA_OVERRIDE_GFX_VERSION: OLLAMA_DEBUG:false OLLAMA_FLASH_ATTENTION:false OLLAMA_HOST:http://0.0.0.0:11434 OLLAMA_INTEL_GPU:false OLLAMA_KEEP_ALIVE:5m0s OLLAMA_LLM_LIBRARY: OLLAMA_MAX_LOADED_MODELS:0 OLLAMA_MAX_QUEUE:512 OLLAMA_MODELS:/home/hkw/.ollama/models OLLAMA_NOHISTORY:false OLLAMA_NOPRUNE:false OLLAMA_NUM_PARALLEL:0 OLLAMA_ORIGINS:[http://localhost https://localhost http://localhost:* https://localhost:* http://127.0.0.1 https://127.0.0.1 http://127.0.0.1:* https://127.0.0.1:* http://0.0.0.0 https://0.0.0.0 http://0.0.0.0:* https://0.0.0.0:* app://* file://* tauri://*] OLLAMA_RUNNERS_DIR: OLLAMA_SCHED_SPREAD:false OLLAMA_TMPDIR: ROCR_VISIBLE_DEVICES:]" time=2025-03-13T19:55:18.170+08:00 level=INFO source=images.go:753 msg="total blobs: 5" time=2025-03-13T19:55:18.171+08:00 level=INFO source=images.go:760 msg="total unused blobs removed: 0" time=2025-03-13T19:55:18.171+08:00 level=INFO source=routes.go:1172 msg="Listening on [::]:11434 (version 0.3.9)" time=2025-03-13T19:55:18.176+08:00 level=INFO source=payload.go:30 msg="extracting embedded files" dir=/tmp/ollama724607946/runners time=2025-03-13T19:55:24.162+08:00 level=INFO source=payload.go:44 msg="Dynamic LLM libraries [cpu cpu_avx cpu_avx2 cuda_v11 cuda_v12 rocm_v60102]" time=2025-03-13T19:55:24.162+08:00 level=INFO source=gpu.go:200 msg="looking for compatible GPUs" time=2025-03-
03-14
在`~/.bashrc`末尾添加以下配置： ```bash # 设置Ollama监听所有网络接口 export OLLAMA_HOST="0.0.0.0:11434" ``` 执行命令使配置生效： ```bash source ~/.bashrc ``` #### **步骤2：验证端口占用** 检查11434...
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
E:\Fzhapp\Anaconda3\envs\YOLO-GPU\python.exe C:\Users\Administrator\Desktop\XHS\yolov8\ultralytics-main\train.py WARNING ⚠️ no model scale passed. Assuming scale='n'. Ultralytics 8.3.75 🚀 Python-3.11.13 torch-2.7.1+cpu Traceback (most recent call last): File "C:\Users\Administrator\Desktop\XHS\yolov8\ultralytics-main\train.py", line 12, in <module> model.train( File "C:\Users\Administrator\Desktop\XHS\yolov8\ultralytics-main\ultralytics\engine\model.py", line 804, in train self.trainer = (trainer or self._smart_load("trainer"))(overrides=args, _callbacks=self.callbacks) ^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^ File "C:\Users\Administrator\Desktop\XHS\yolov8\ultralytics-main\ultralytics\engine\trainer.py", line 104, in __init__ self.device = select_device(self.args.device, self.args.batch) ^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^ File "C:\Users\Administrator\Desktop\XHS\yolov8\ultralytics-main\ultralytics\utils\torch_utils.py", line 188, in select_device raise ValueError( ValueError: Invalid CUDA 'device=0' requested. Use 'device=cpu' or pass valid CUDA device(s) if available, i.e. 'device=0' or 'device=0,1,2,3' for Multi-GPU. torch.cuda.is_available(): False torch.cuda.device_count(): 0 os.environ['CUDA_VISIBLE_DEVICES']: None See https://pytorch.org/get-started/locally/ for up-to-date torch install instructions if no CUDA devices are seen by torch.
最新发布
06-09
- Windows用户可在系统环境变量中添加`CUDA_HOME`和`PATH`到CUDA安装目录（e.g., `C:\Program Files\NVIDIA GPU Computing Toolkit\CUDA\v11.7\bin`）。 - **清理冲突文件**： - 引用[^1]提到.DS_Store文件可能...
Useros.environ[“CUDA_VISIBLE_DEVICES“] = “1“
llf000000的博客
04-04 1515
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。
【解决--- CUDA out of memory---CUDA_VISIBLE_DEVICES=1】
fyc300的博客
01-02 658
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！！！！
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 5707
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‘] = ‘2‘或者export CUDA_VISIBLE_DEVICES=2
帆的博客
07-26 1184
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‘] = 的用法
2402_83979924的博客
12-13 1571
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。
cuda export
guojingjuan的博客
11-02 2030
export PATH=/usr/local/cuda-7.5/bin:$PATH export LD_LIBRARY_PATH=/usr/local/cuda-7.5/lib64:$LD_LIBRARY_PATH
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