.sh文件中设置gpu
时间: 2024-05-04 22:22:02 浏览: 19
要在 .sh 文件中设置 GPU,可以使用以下命令:
```bash
export CUDA_VISIBLE_DEVICES=0
```
其中,0 表示要使用的 GPU 的编号。如果你有多个 GPU,可以用逗号隔开,例如:
```bash
export CUDA_VISIBLE_DEVICES=0,1
```
这将使用编号为 0 和 1 的两个 GPU。在执行该命令之后,你可以在脚本中使用 CUDA 软件包来运行使用 GPU 的代码。例如,你可以在 Python 代码中使用以下代码来指定使用 GPU:
```python
import torch
device = torch.device('cuda' if torch.cuda.is_available() else 'cpu')
```
这将检查 CUDA 是否可用并将其分配给 device 变量,以便在代码中使用。
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把上述.sh文件中的配置写入launch.json的"args"中
可以将上述.sh文件中的配置写入launch.json的"args"中,如下所示:
```
"configurations": [
{
"name": "Python: personalisation.py",
"type": "python",
"request": "launch",
"program": "${workspaceFolder}/personalisation.py",
"args": [
"--model_id",
"RNN_2023-05-21-19-21_[biosignals]_[physio-arousal]_[32_4_False_64]_[0.005_256]",
"--eval_personalised",
"103_personalised_2023-05-22-20-36-50",
"--emo_dim",
"physio-arousal",
"--use_gpu"
],
"console": "integratedTerminal"
}
]
```
在这个配置中,我们指定了程序的入口文件为`${workspaceFolder}/personalisation.py`,并将所有的参数以数组的形式传递给了`args`。每个参数都是一个独立的字符串,其中包括参数名和对应的值,例如`--model_id`和`RNN_2023-05-21-19-21_[biosignals]_[physio-arousal]_[32_4_False_64]_[0.005_256]`。最后,我们使用`console`选项指定了在VS Code中运行程序的终端类型。
.sh文件中的配置:python3 personalisation.py --model_id RNN_2023-05-21-19-21_[biosignals]_[physio-arousal]_[32_4_False_64]_[0.005_256] --eval_personalised 103_personalised_2023-05-22-20-36-50 --emo_dim physio-arousal --use_gpu 在args中是怎样写的?
在args中应该是这样写的:
```
args = {
"model_id": "RNN_2023-05-21-19-21_[biosignals]_[physio-arousal]_[32_4_False_64]_[0.005_256]",
"eval_personalised": "103_personalised_2023-05-22-20-36-50",
"emo_dim": "physio-arousal",
"use_gpu": True
}
python3 personalisation.py --model_id {args["model_id"]} --eval_personalised {args["eval_personalised"]} --emo_dim {args["emo_dim"]} --use_gpu
```
其中,`args` 是一个字典,存储了所有参数的值。然后,在运行 `personalisation.py` 脚本时,通过在命令行中使用花括号将参数值插入到相应的位置来代替硬编码的值。通过这种方式,可以轻松地更改参数的值而不必修改代码。