os.environ["CUDA_VISIBLE_DEVICES"] = ','.join(str(x) for x in train_gpu) ngpus_per_node = len(train_gpu)

这段代码是用来设置CUDA_VISIBLE_DEVICES环境变量的，用于指定使用哪些GPU设备进行训练。具体来说，代码中train_gpu是一个列表，包含了所有可用的GPU设备编号。使用join方法将train_gpu中的所有GPU编号转换成字符串，并用逗号连接起来，最终形成一个字符串，赋值给CUDA_VISIBLE_DEVICES环境变量。这样，当程序启动时，只有在CUDA_VISIBLE_DEVICES环境变量中指定的GPU设备才会被程序使用。而ngpus_per_node则表示每个节点可用的GPU数量，其值为train_gpu列表的长度。

相关问题

os.environ["CUDA_DEVICE_ORDER"] = "PCI_BUS_ID" os.environ["CUDA_VISIBLE_DEVICES"] = "0" CUDA_VISIBLE_DEVICES=1

这段代码设置了 CUDA 可见的设备的环境变量，具体含义如下：

- `os.environ["CUDA_DEVICE_ORDER"] = "PCI_BUS_ID"` 表示按照 PCI 总线 ID 的顺序来分配 CUDA 设备号。这是因为在一些情况下，系统会随机分配 CUDA 设备号，这可能会导致设备号与物理 GPU 不对应，从而导致程序错误。

- `os.environ["CUDA_VISIBLE_DEVICES"] = "0"` 表示只可见设备号为 0 的 GPU。这是因为在多 GPU 系统中，为了避免多个进程同时使用同一块 GPU，需要对 CUDA 可见的设备进行限制。通过设置该环境变量，可以指定程序只使用指定的 GPU。

- `CUDA_VISIBLE_DEVICES=1` 是一种在命令行中设置 CUDA 可见设备的方法。该命令表示只可见设备号为 1 的 GPU。

综上所述，这段代码的作用是设置 CUDA 可见的 GPU 设备号，以确保程序使用正确的 GPU，并避免多个进程同时使用同一块 GPU。

os.environ["CUDA_VISIBLE_DEVICES"] = ','.join(str(x) for x in args.train_gpu)

这是一个 Python 代码，用于设置 CUDA 可见的 GPU 设备。它将 args.train_gpu 中的 GPU 设备 ID 转换为字符串，并用逗号连接起来，然后将其赋值给 CUDA_VISIBLE_DEVICES 环境变量。这样，只有这些 GPU 设备会被 CUDA 程序看到并使用。