device CUDA:2 not supported by XLA service while setting up XLA_GPU_JIT device number 2

最新推荐文章于 2024-02-16 22:51:22 发布
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分类专栏： 问题解决 文章标签： pytorch
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本文介绍了如何通过环境变量CUDA_VISIBLE_DEVICES来限制torch程序仅在特定GPU上运行，只需设置显卡序号，如export CUDA_VISIBLE_DEVICES=1,2，确保正确配置GPU资源。

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

torch运行的时候,每一块显卡都会占用一点显存,如果只想让其运行在指定的显卡上,可以使用下面的命令:

export CUDA_VISIBLE_DEVICES=1,2

在执行torch程序的时候,先在终端中执行上面的命令,就可以让该终端只看到指定的显卡,上面的命令中的1和2就是nvidia-smi命令看到的显卡的序号.

执行了上面的命令后,torch指定的GPU从0开始按照上面可见的依次往后.
 

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