os.environ[‘CUDA_VISIBLE_DEVICES‘]= ‘0‘设置环境变量

最新推荐文章于 2024-07-26 10:33:03 发布
原创 最新推荐文章于 2024-07-26 10:33:03 发布 · 2.1w 阅读 · 18 ·
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：

#python #pytorch

本文介绍了如何通过Python的os库设置环境变量CUDA_VISIBLE_DEVICES，确保程序指定使用特定显卡，避免默认选择。错误设置不会报错，而是自动使用第一个可用显卡。

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

os.environ[‘环境变量名称’]=‘环境变量值’ #其中key和value均为string类型

import os
os.environ["CUDA_VISIBLE_DEVICES"]=‘6‘’，‘7’

这个语句的作用是程序可见的显卡ID。

注意
如果"CUDA_VISIBLE_DEVICES" 书写错误，也不报错，自动选用第一个显卡

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
PyTorch多卡训练避坑指南：从CUDA_VISIBLE_DEVICES到NCCL调优
最新发布
datacanvas2426的博客
06-05 554
类别错误做法正确方案设备分配硬编码cuda:0通信后端默认使用gloo多卡必选批大小设置所有卡相同batch_size按显存动态调整数据读取单worker加载数据混合精度全模型强制float16AMP自动管控+梯度缩放。
【Bug】os.environ[‘CUDA_VISIBLE_DEVICES‘]=‘0’指定GPU无法生效解决方案
学无止境、积少成多、厚积薄发
03-09 6824
在利用下面的语句指定GPU为仅为"1"，但是用nvidia-smi查看GPU使用时，仍默认为"0" import io import os import time import json import cv2 import numpy as np from flask import Flask, jsonify, request from *** import **** # torch等，举个例子 os.environ['CUDA_VISIBLE_DEVICES'] = '1' 解决方案：将上述语句放
os.environ["CUDA_DEVICE_ORDER"] = "PCI_BUS_ID" os.environ["CUDA_VISIBLE_DEVICES"] = "0"
weixin_30835649的博客
07-23 2238
os.environ[“CUDA_DEVICE_ORDER”] = “PCI_BUS_ID” # 按照PCI_BUS_ID顺序从0开始排列GPU设备os.environ[“CUDA_VISIBLE_DEVICES”] = “0” #设置当前使用的GPU设备仅为0号设备 设备名称为'/gpu:0'os.environ[“CUDA_VISIBLE_DEVICES”] = “1” #设置...
os.environ[‘CUDA_VISIBLE_DEVICES‘]指定GPU后，还是用的“0“卡
创作高质量博文，分享知识，共同进步！
03-12 8671
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。
os.environ["CUDA_DEVICE_ORDER"] = "PCI_BUS_ID" os.environ["CUDA_VISIBLE_DEVICES"] = "0"
01-08
os.environ["CUDA_VISIBLE_DEVICES"] = "1,0" # 假设有两块卡，这里指定了优先使用第二个GPU(即索引为1)，再用第一个GPU(即索引为0) ``` 当执行这段代码之后，任何后续调用涉及 CUDA 或者 TensorFlow 等框架的操作...
使用CUDA_VISIBLE_DEVICES设置显卡
qq_43307074的博客
11-03 2万+
使用CUDA_VISIBLE_DEVICES设置显卡
os.environ["CUDA_DEVICE_ORDER"] = "PCI_BUS_ID" os.environ["CUDA_VISIBLE_DEVICES"] = "0" CUDA_VISIBLE_DEVICES=1
05-31
- `os.environ["CUDA_VISIBLE_DEVICES"] = "0"` 表示只可见设备号为 0 的 GPU。这是因为在多 GPU 系统中，为了避免多个进程同时使用同一块 GPU，需要对 CUDA 可见的设备进行限制。通过设置该环境变量，可以指定程序...
os.environ CUDA_VISIBLE_DEVICES异常问题
老李的人工智能和大数据之路
02-02 4745
代码： os.environ[“CUDA_VISIBLE_DEVICES”] = “0,1,2,3,4,5,6,7” 系统提示只发现了 gpu:0，参考网络资料，检查发现有一个调用的py文件里代码是：os.environ[“CUDA_VISIBLE_DEVICES”] = “0” 删掉该代码，发现全部的GPU进行调用。 ...
os.environ["CUDA_VISIBLE_DEVICES"] 问题
热门推荐
qq_42815385的博客
03-15 9万+
有一次写代码发现明明写的是： os.environ[“CUDA_VISIBLE_DEVICES”] = “0,1,2,3,4,5,6,7” 但是却显示只发现了 gpu：0，百思不得其解，百度谷歌都没有发现类似问题，后来检查才发现有一个调用的py文件里写了一句： os.environ[“CUDA_VISIBLE_DEVICES”] = “0” 删掉之后，可以发现全部的gpu ...
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
os.environ[“CUDA_DEVICES_ORDER“] = “PCI_BUS_IS“ os.environ[“CUDA_VISIBLE_DEVICES“] = “0“ gpu_options
kewei chen
03-19 928
(7) How to set GPU count to 0 using os.environ[‘CUDA_VISIBLE_DEVICES’]. https://stackoverflow.com/questions/67311527/how-to-set-gpu-count-to-0-using-os-environcuda-visible-devices 访问时间 2023/3/19.这三句话是用于设置TensorFlow使用GPU的选项的Python代码。您好，这是Bing。这三句话是什么意思？
os.environ[‘CUDA_VISIBLE_DEVICES‘]使用问题记录
qq_43470698的博客
09-18 3142
pytorch使用cuda问题记录
Useros.environ[“CUDA_VISIBLE_DEVICES“] = “1“
llf000000的博客
04-04 1498
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。
os.environ[“CUDA_VISIBLE_DEVICES“]学习总结
qq_45759229的博客
07-22 1615
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。
os.environ[‘CUDA_VISIBLE_DEVICES‘] = ‘2‘或者export CUDA_VISIBLE_DEVICES=2
帆的博客
07-26 1179
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‘] 和torch.cuda.set_device()
weixin_46141646的博客
02-15 3831
在使用 PyTorch 进行训练之前，需要确保已经正确设置了可见的 GPU 设备，并且已经初始化了 CUDA 环境。是一个环境变量，可以通过设置它来限制程序所能看到的可用 GPU 设备列表，从而确保程序只使用指定的 GPU 设备。设置该环境变量可以使用。则是一个 PyTorch 提供的函数，用于将程序的运行环境切换到指定的 GPU 设备上。当你发现你用方式一没有办法使用你指定的GPU，可以用方式二。表示程序只能看到编号为 0 和 1 的 GPU 设备。将程序的运行环境切换到编号为 0 的 GPU 设备上。
os.environ["CUDA_VISIBLE_DEVICES"] = ""
04-04
要禁用 GPU 或设置 CUDA 设备可见性为空，可以通过设置 `os.environ["CUDA_VISIBLE_DEVICES"]` 来实现。以下是具体方法以及相关说明： ### 方法一：完全禁用 GPU 如果希望程序运行时不使用任何 GPU 资源，则可以将 `CUDA_VISIBLE_DEVICES` 设置为 `-1`。 ```python import os os.environ["CUDA_VISIBLE_DEVICES"] = "-1" ``` 这会告诉 TensorFlow 或其他深度学习框架忽略所有的 GPU 并仅使用 CPU 进行计算[^3]。 --- ### 方法二：不指定任何可用的 GPU 另一种方式是通过将 `CUDA_VISIBLE_DEVICES` 设置为空字符串 (`""`) 实现不对任何 GPU 进行配置。 ```python import os os.environ["CUDA_VISIBLE_DEVICES"] = "" ``` 这种情况下，系统不会识别到任何 GPU，从而默认切换至 CPU 计算模式[^1]。 --- ### 注意事项 #### 关于 TensorFlow 版本的影响 不同版本的 TensorFlow 对 GPU 的支持策略有所不同： - **TensorFlow 1.x**: 需分别安装针对 CPU 和 GPU 的独立包 (e.g., `tensorflow` vs. `tensorflow-gpu`)。 - **TensorFlow 2.x (<=2.10)**: 单个包同时兼容 CPU 和 GPU，但需满足特定依赖条件（如 Python 和 pip 版本）。 - **TensorFlow >=2.11**: 官方停止发布预编译的支持 GPU 的 TensorFlow 包，用户需要手动编译或借助第三方资源获得 GPU 支持[^4]。 因此，在实际操作前应确认所使用的 TensorFlow 版本及其对应的硬件加速需求。 #### 多线程与性能优化建议 当决定采用纯 CPU 执行路径时，可能还需要调整某些参数以提升效率，比如控制并行工作进程数或者启用 AVX/SSE 指令集等高级选项。 --- ### 示例代码总结 下面给出一段综合性的示例脚本来展示如何灵活管理 GPU 使用情况： ```python import os # 方案A - 明确拒绝访问所有GPU设备 os.environ["CUDA_VISIBLE_DEVICES"] = "-1" # 或者方案B - 不定义任何有效的GPU索引列表 # os.environ["CUDA_VISIBLE_DEVICES"] = "" print(f"CUDA_VISIBLE_DEVICES is set to {os.getenv('CUDA_VISIBLE_DEVICES')}.") ``` 执行上述任一部分即可达成目标效果。
评论 1
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