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

这段代码是用来设置CUDA_VISIBLE_DEVICES环境变量的，使得只有GPU设备0可见。这个环境变量可以控制程序在哪些GPU上运行。在深度学习中，通常需要使用GPU进行模型训练，但是如果服务器上有多个GPU，需要指定程序使用哪个GPU。通过设置CUDA_VISIBLE_DEVICES环境变量，可以让程序只使用指定的GPU。在这个例子中，只有GPU设备0可见，也就是程序只会使用GPU设备0进行计算。

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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]
[ .reference_list ]

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

设置`os.environ["CUDA_VISIBLE_DEVICES"] = "0"`表示只使用编号为0的显卡进行计算。这在多GPU环境下非常有用，可以避免不必要的显存占用和计算资源浪费。

示例代码如下：

import os

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

# 后续的代码将只使用编号为0的显卡进行计算