转自：http://www.cnblogs.com/darkknightzh/p/6836568.html PyTorch默认使用从0开始的GPU，如果GPU0正在运行程序，需要指定其他GPU。 有如下两种方法来指定需要使用的GPU。 1. 类似tensorflow指定GPU的方式，使用 ...

持续监控GPU使用情况命令： $ watch -n 10 nvidia-smi1一、指定使用某个显卡如果机器中有多块GPU，tensorflow会默认吃掉所有能用的显存， 如果实验室多人公用一台服务器，希望指定使用特定某块GPU。可以在文件开头加入如下代码： import ...

1、如果只需要使用一块显卡 2、指定使用多块显卡：在python文件中指定 3、在命令行中指定 清空显存： colab中默认是只有一块卡的。 ...

我们在刚使用tensorflow的过程中，会遇到这个问题，通常我们有多个gpu，但是 在通过nvidia-smi查看的时候，一般多个gpu的资源都被占满，但是只有一个gpu的GPU-Util 和 219W / 250W（Usage/Cap）会被占满。实际上我们只有一个在跑 ...

转载请注明出处： http://www.cnblogs.com/darkknightzh/p/6836568.html PyTorch默认使用从0开始的GPU，如果GPU0正在运行程序，需要指定其他GPU。 有如下两种方法来指定需要使用的GPU。 1. 类似tensorflow指定 ...

PyTorch 关于多 GPUs 时的指定使用特定 GPU. PyTorch 中的 Tensor，Variable 和 nn.Module(如 loss，layer和容器 Sequential) 等可以分别使用 CPU 和 GPU 版本，均是采用 .cuda() 方法. 如： 采用 ...

在使用pytorch的时候利用下面的语句指定GPU为仅为"6"，但是用nvidia-smi查看GPU使用时，仍默认为"0"号 import pytorchimport osos.environ['CUDA_VISIBLE_DEVICES'] = '6'解决方案：将上述语句放到当前这个python ...

# 1： torch.cuda.set_device(1) # 2： device = torch.device("cuda:1") # 3：（官方推荐）import os os.environ["CUDA_VISIBLE_DEVICES"] = '1' （同时调用两块GPU的话 ...