在anaconda中如何启动使用指定gpu

在Anaconda中启动使用指定GPU，需要先安装GPU版本的Tensorflow或PyTorch等深度学习框架，然后使用CUDA_VISIBLE_DEVICES环境变量来指定GPU设备。具体步骤如下：

1. 确认已经正确安装GPU驱动程序和CUDA工具包。
2. 使用conda或pip安装需要的深度学习框架，比如TensorFlow或PyTorch。请注意安装对应的GPU版本，否则将无法使用GPU加速。
3. 启动Anaconda Prompt或终端，使用以下命令设置CUDA_VISIBLE_DEVICES环境变量，并指定使用的GPU设备编号（从0开始）：

   set CUDA_VISIBLE_DEVICES=<gpu-device-id>

或者

   export CUDA_VISIBLE_DEVICES=<gpu-device-id>

其中，`<gpu-device-id>`为需要使用的GPU设备编号，可以是单个数字或多个数字以逗号分隔。例如，如果有两个GPU设备，可以使用如下命令指定使用第二个GPU：

   set CUDA_VISIBLE_DEVICES=1

4. 启动Jupyter Notebook或其他Python的交互式环境，并确认深度学习框架可以正确使用GPU加速。

请注意，以上方法只是临时地设置了环境变量。如果需要长期使用某个GPU设备，可以在启动系统时预先设置CUDA_VISIBLE_DEVICES环境变量，或者将其添加到系统环境变量中。