os.environ['CUDA_VISIBLE_DEVICES'] = '0'

这是一行Python代码，用于设置CUDA可见的GPU设备编号。在深度学习中使用GPU进行加速时，可以通过该代码指定使用哪个GPU设备进行计算。这里将设备编号设置为0，表示使用第一个GPU设备进行计算。如果有多个GPU设备，可以将设备编号用逗号分隔，例如：'0,1'表示使用第一个和第二个GPU设备进行计算。

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。

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

这段代码的作用是设置CUDA设备的顺序和可见性。具体来说，它将环境变量`CUDA_DEVICE_ORDER`设置为`PCI_BUS_ID`，这表示按照PCI总线ID的顺序排列GPU设备。然后，它将环境变量`CUDA_VISIBLE_DEVICES`设置为`0`，这表示只使用设备号为0的GPU设备。\[3\]这样做的目的是为了在使用TensorFlow等深度学习框架时，指定使用特定的GPU设备进行计算。
#### 引用[.reference_title]
- *1* *2* [python知识（持续更新吧）](https://blog.csdn.net/m0_63520910/article/details/125848612)[target="_blank" data-report-click={"spm":"1018.2226.3001.9630","extra":{"utm_source":"vip_chatgpt_common_search_pc_result","utm_medium":"distribute.pc_search_result.none-task-cask-2~all~insert_cask~default-1-null.142^v91^insertT0,239^v3^insert_chatgpt"}} ] [.reference_item]
- *3* [os.environ[]使用](https://blog.csdn.net/zhe_csdn/article/details/89509879)[target="_blank" data-report-click={"spm":"1018.2226.3001.9630","extra":{"utm_source":"vip_chatgpt_common_search_pc_result","utm_medium":"distribute.pc_search_result.none-task-cask-2~all~insert_cask~default-1-null.142^v91^insertT0,239^v3^insert_chatgpt"}} ] [.reference_item]
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