os.environ["CUDA_VISIBLE_DEVICES"]="0,1"
时间: 2024-06-11 22:03:46 浏览: 21
当你在Python环境中设置`os.environ["CUDA_VISIBLE_DEVICES"]="0,1"`时,你正在操作操作系统环境变量CUDA_VISIBLE_DEVICES。这个变量的作用是控制CUDA(Compute Unified Device Architecture)设备的可见性,CUDA是NVIDIA提供的一种并行计算平台和编程模型。
默认情况下,CUDA设备是全局可见的,所有支持CUDA的进程都可以访问它们。但通过设置`CUDA_VISIBLE_DEVICES`,你可以指定哪些GPU设备应该被当前Python会话识别并使用。在这个例子中,`0,1`表示你想要让Python程序使用编号为0和1的GPU设备。如果你只有一个GPU,那么设置多个数字通常不会生效,系统只会识别并使用第一个。
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os.environ["CUDA_VISIBLE_DEVICES"]="0"
os.environ["CUDA_VISIBLE_DEVICES"]是一个Python中的环境变量,可以用来设置在使用GPU时可见的设备编号。具体来说,它的取值可以是一个数字,也可以是一个以逗号分隔的数字列表,代表了可见的GPU设备编号。比如,os.environ["CUDA_VISIBLE_DEVICES"]="0"就是将可见的GPU设备编号设置为0,这意味着在使用GPU时只能使用编号为0的设备。如果你有多个GPU设备,你可以将它们的编号以逗号分隔的形式传入,比如os.environ["CUDA_VISIBLE_DEVICES"]="0,1",这样程序就会在使用GPU时只使用编号为0和1的设备。
os.environ['CUDA_VISIBLE_DEVICES']='1'
这段代码是用来设置 CUDA 可见的设备的。在一个机器上有多个 GPU 设备时,可以通过设置 CUDA_VISIBLE_DEVICES 环境变量来指定程序使用哪些 GPU 设备。例如,os.environ['CUDA_VISIBLE_DEVICES']='1' 表示只使用编号为 1 的 GPU 设备进行计算,而其他的 GPU 设备将被忽略。如果需要使用多个 GPU 设备进行并行计算,可以将 CUDA_VISIBLE_DEVICES 设置为一个逗号分隔的设备编号列表,例如 os.environ['CUDA_VISIBLE_DEVICES']='0,1,2' 表示使用编号为 0、1、2 的三个 GPU 设备进行计算。需要注意的是,每个进程都需要单独设置 CUDA_VISIBLE_DEVICES 环境变量才能生效。