os.environ[]使用_os.[device]-优快云博客

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本文详细介绍了如何在PyTorch中配置CUDA设备，包括通过环境变量CUDA_VISIBLE_DEVICES和函数torch.cuda.set_device来指定GPU设备的方法。同时，强调了官方推荐使用环境变量而非set_device函数。

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os.environ[“CUDA_DEVICE_ORDER”] = “PCI_BUS_ID” os.environ[“CUDA_VISIBLE_DEVICES”] = “0”
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” #设置当前使用的GPU设备仅为1号设备设备名称为’/gpu:0’
os.environ[“CUDA_VISIBLE_DEVICES”] = “0,1” #设置当前使用的GPU设备为0,1号两个设备,名称依次为’/gpu:0’、’/gpu:1’
os.environ[“CUDA_VISIBLE_DEVICES”] = “1,0” #设置当前使用的GPU设备为1,0号两个设备,名称依次为’/gpu:0’、’/gpu:1’。表示优先使用1号设备,然后使用0号设备

pytorch中
为程序指定显卡

程序中指定：CUDA_VISIBLE_DEVICES=0 python main.py

python代码中指定：
import os
os.environ[“CUDA_VISIBLE_DEVICES”] = “0”

使用函数set_device
import torch
torch.cuda.set_device(id)
不过在官方建议使用CUDA_VISIBLE_DEVICES，不建议使用 set_device 函数