conda 命令指定多显卡工作

在Conda环境中，为了指定多张GPU供你的应用程序使用，你需要确保安装了适当的支持库，并配置好CUDA环境变量。以下是一些基本步骤：

1. **安装必要的库**:
首先，确保你的环境已经安装了PyTorch及其CUDA版本，如`pytorch`和对应的`cuDNN`库。你可以使用`conda install`命令安装，比如：

   conda install pytorch torchvision cudatoolkit=11.0 -c pytorch

其中`11.0`应该替换为你的CUDA版本号。

2. **设置环境变量**:
在开始你的Python会话之前，需要设置`CUDA_VISIBLE_DEVICES`环境变量来指定哪些GPU应被可见。例如，如果你想使用GPU 0和GPU 1，可以这样做：

   export CUDA_VISIBLE_DEVICES=0,1

或者在启动Python时，将其添加到`.bashrc`或`.zshrc`等配置文件中。

3. **使用PyTorch库**:
在Python代码中，你可以使用`torch.device`来选择GPU：

   import torch
   device = torch.device("cuda" if torch.cuda.is_available() else "cpu")

4. **并行计算**:
如果你的应用支持，可以使用PyTorch提供的并行计算模块，如`torch.nn.DataParallel`（数据并行）或`torch.distributed`（分布式计算），以便充分利用多GPU资源。

5. **进程管理**:
如果你想在多个进程中使用不同的GPU，可以在进程创建时设置设备，例如使用`multiprocessing`模块：

   from torch.multiprocessing import Pool, set_start_method
   set_start_method('spawn')  # 保证每个进程独立设置CUDA

   def worker(rank):
       torch.cuda.set_device(rank)  # 设置当前进程使用的GPU
       ...
   pool = Pool(2)  # 创建两个进程池，可以根据你的GPU数量调整
   pool.map(worker, range(torch.cuda.device_count()))

`rank`参数对应每个进程在所有GPU中的顺序。

注意：多GPU训练可能受到内存限制的影响，确保有足够的GPU内存空间用于模型和数据缓存。