ubuntu在终端执行程序时指定GPU

最新推荐文章于 2025-02-06 20:44:40 发布
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#ubuntu #指定GPU

本文介绍如何通过设置环境变量CUDA_VISIBLE_DEVICES来控制PyTorch等深度学习框架中GPU的可见性。利用这一方法可以灵活地分配GPU资源给不同的任务，例如只让程序看到特定编号的GPU或将某些GPU完全屏蔽。

方法：

CUDA_VISIBLE_DEVICES=1   python  your_file.py

这样在跑你的网络之前，告诉程序只能看到1号GPU，其他的GPU它不可见

可用的形式如下：

CUDA_VISIBLE_DEVICES=1           Only device 1 will be seen
CUDA_VISIBLE_DEVICES=0,1         Devices 0 and 1 will be visible
CUDA_VISIBLE_DEVICES="0,1"       Same as above, quotation marks are optional
CUDA_VISIBLE_DEVICES=0,2,3       Devices 0, 2, 3 will be visible; device 1 is masked
CUDA_VISIBLE_DEVICES=""          No GPU will be visible
在Ubuntu中配置GPU环境：安装CUDA等
DkVhdl的博客
09-20 640
在Ubuntu上配置GPU环境是为了充分利用计算机的图形处理单元（GPU）来加速各种计算任务，尤其是机器学习和深度学习任务。本文将指导您如何在Ubuntu上配置GPU环境，并安装CUDA。接下来，我们将安装CUDA Toolkit，这是一个用于开发GPU应用程序的软件包。至此，您已成功在Ubuntu上配置了GPU环境，并安装了CUDA。在安装CUDA之前，我们需要先安装NVIDIA的GPU驱动程序。如果安装正确，您将看到一个输出，其中包含您的GPU型号和CUDA版本信息。如果您有任何问题，请随时提问。
Nvidia 系列 之 在 Ubuntu 22.04 中为 LLM 设置 Nvidia GPU
iCloudEnd的博客
08-01 616
在开始安装之前，我们先来了解一下要安装的内容：Nvidia 驱动程序 — 这是 Nvidia 的硬件驱动程序。安装前请先了解您的显卡型号。CUDA 工具包 — CUDA 工具包由 Nvidia 提供。它包含 GPU 加速环境中的库、编译器、开发工具和示例、CUDA 运行时等。cuDNN — Nvidia cuDNN 以 CUDA 深度神经网络为基础。它是一个针对 DNN 计算的高度优化的 GPU 加速库。
禁用GPU版本TensorFlow，切换到CPU版本TensorFlow。
湾区人工智能
09-11 7569
#禁用gpu版本TensorFlow，因为CUDA号码从0开始，这里直接让CUDA使用-1的GPU，自然就无法使用gpu了。 代码前面加入： import os os.environ["CUDA_VISIBLE_DEVICES"]="-1"     import tensorflow as tf Environment Variable Syntax    Results CUDA_VIS...
ubuntu 指定gpu运行命令
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02-06 392
程序运行命令前添加：CUDA_VISIBLE_DEVICES=GPUid。在文件头部添加下面两行代码，“0,1,2,3”为显卡编号。
tensorflow禁用GPU
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08-02 3044
import os os.environ["CUDA_VISIBLE_DEVICES"]="-1" import tensorflow as tf
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12-06 4668
1 改变系统变量 改变系统环境变量仅使目标显卡,编辑 .bashrc文件，添加系统变量 export CUDA_VISIBLE_DEVICES=0 linux的bashrc文件在/home目录下，但是是一个隐藏bai文件，在文件管理器里面du按Ctrl+H即可显示(显示为.bashrc，前zhi面小点儿表示隐藏文件）。也可以直接利用terminal直接打开 1 sudogedit～/.bashrc gedit换成你自己的文本编辑器，比如vim、atom，KDE桌面环境的默认是kate...
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.
07-03 1270
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tutu96177的博客
05-28 3721
export CUDA_VISIBLE_DEVICES=2
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little_boy_lm的博客
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