import os os.environ["CUDA_VISIBLE_DEVICES"] = "2" # 或 os.environ["CUDA_VISIBLE_DEVICES"] = "0,2,3 ...
import os os.environ CUDA VISIBLE DEVICES 或os.environ CUDA VISIBLE DEVICES , , 等號右邊的雙引號可以省略 ...
2019-07-04 10:23 0 622 推薦指數:
import os os.environ["CUDA_VISIBLE_DEVICES"] = "2" # 或 os.environ["CUDA_VISIBLE_DEVICES"] = "0,2,3 ...
轉載請注明出處: http://www.cnblogs.com/darkknightzh/p/6836568.html PyTorch默認使用從0開始的GPU,如果GPU0正在運行程序,需要指定其他GPU。 有如下兩種方法來指定需要使用的GPU。 1. 類似tensorflow指定 ...
轉載請注明出處: http://www.cnblogs.com/darkknightzh/p/6591923.html 參考網址: http://stackoverflow.com/questions/36668467/change-default-gpu ...
/darkknightzh/p/6591923.html 場景: 有一台服務器,服務器上有多塊兒GPU可以 ...
TensorFlow默認會占用設備上所有的GPU以及每個GPU的所有顯存;如果指定了某塊GPU,也會默認一次性占用該GPU的所有顯存。可以通過以下方式解決: 1 Python代碼中設置環境變量,指定GPU 本文所有代碼在tensorflow 1.12.0中測試通過。 import os ...
持續監控GPU使用情況命令: $ watch -n 10 nvidia-smi1一、指定使用某個顯卡如果機器中有多塊GPU,tensorflow會默認吃掉所有能用的顯存, 如果實驗室多人公用一台服務器,希望指定使用特定某塊GPU。可以在文件開頭加入如下代碼: import ...
一、命令行運行python程序時 1、首先查看哪些GPU空閑,nvidia-smi顯示當前GPU使用情況。 nvidia-smi 2、然后指定空閑的GPU運行python程序。 CUDA_VISIBLE_DEVICES=0,2,3 python test.py ...
GPU資源使用: (1)動態申請顯存 (2)限制GPU的使用率 2. GPU的設備指定 ...