有些服務器上可能安裝了多塊GPU供大家共同使用,為了不產生沖突,有時需要按情況指定自己的程序具體在哪些GPU上運行。 (注意:本文主要參考了https://blog.csdn.net/qq_38451119/article/details/81065675,我這里主要是記錄一下,以后自己再用 ...
一 命令行運行python程序時 首先查看哪些GPU空閑,nvidia smi顯示當前GPU使用情況。 nvidia smi 然后指定空閑的GPU運行python程序。 CUDA VISIBLE DEVICES , , python test.py 二 在python程序中指定GPU import os os.environ CUDA VISIBLE DEVICES , , PS:周期性輸出GPU ...
2018-12-05 16:30 0 10312 推薦指數:
有些服務器上可能安裝了多塊GPU供大家共同使用,為了不產生沖突,有時需要按情況指定自己的程序具體在哪些GPU上運行。 (注意:本文主要參考了https://blog.csdn.net/qq_38451119/article/details/81065675,我這里主要是記錄一下,以后自己再用 ...
import syssys.path.insert(0,"/media/cbpm2016/E/wangman/caffe_project/caffe/python") ...
import os os.environ["CUDA_VISIBLE_DEVICES"] = "2" # 或 os.environ["CUDA_VISIBLE_DEVICES"] = "0,2,3 ...
import os os.environ["CUDA_VISIBLE_DEVICES"] = "2" # 或 os.environ["CUDA_VISIBLE_DEVICES"] = "0,2,3 ...
GPU占用率查看: 方法一:任務管理器 如圖,GPU0和GPU1的占用率如下顯示。 方法二:GPU-Z軟件 下面兩個GPU,上面是GPU0,下面是GPU1 sensors會話框里的GPU Load就是占用率 大家可以查看GPU0和GPU1的使用 ...
安裝好了tensorflow-gpu版本,然后程序中寫好了 with tf.device('/gpu:0'): 但是python3 .py程序時還是有錯誤。 報錯為: 2018-04-24 12:58:02.460531: I tensorflow/core/platform ...
在tensorflow中,我們可以使用 tf.device() 指定模型運行的具體設備,可以指定運行在GPU還是CUP上,以及哪塊GPU上。 設置使用GPU 使用 tf.device('/gpu:1') 指定Session在第二塊GPU上運行: ConfigProto() 中參數 ...
PyTorch 關於多 GPUs 時的指定使用特定 GPU. PyTorch 中的 Tensor,Variable 和 nn.Module(如 loss,layer和容器 Sequential) 等可以分別使用 CPU 和 GPU 版本,均是采用 .cuda() 方法. 如: 采用 ...