'CUDA_VISIBLE_DEVICES' 不是内部或外部命令，也不是可运行的程序 或批处理文件

这个错误提示通常是由于没有正确安装CUDA或者没有正确配置CUDA环境变量导致的。请按照以下步骤检查和修复问题：

1. 确认CUDA是否正确安装：请确认你已经正确地安装了CUDA，并且安装路径被正确地添加到系统的环境变量中。你可以通过在命令行中执行 `nvcc --version` 来检查CUDA是否被正确安装。

2. 检查CUDA环境变量配置：请确保你已经正确地配置了CUDA相关的环境变量。在Windows系统中，你可以在系统属性 -> 高级系统设置 -> 环境变量中找到CUDA的环境变量配置项。确保 `CUDA_PATH` 和 `PATH` 环境变量已经正确设置。

3. 检查显卡驱动：请确保你已经正确安装了与你的显卡型号相匹配的显卡驱动。最新版本的显卡驱动通常可以从NVIDIA的官方网站上下载。

4. 重启电脑：有时候，在安装或配置完CUDA后，需要重启电脑才能使环境变量生效。

如果你仍然遇到问题，请提供更多关于你的操作系统、CUDA版本以及相关代码片段的详细信息，这样我可以更具体地帮助你解决问题。

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CUDA_VISIBLE_DEVICES‘ 不是内部或外部命令，也不是可运行的程序或批处理文件

CUDA_VISIBLE_DEVICES不是内部或外部命令，也不是可运行的程序或批处理文件。这是因为CUDA_VISIBLE_DEVICES是一个用于指定使用哪个GPU设备的环境变量，它不是一个可执行的命令或程序。

在Windows操作系统中，你可以在cmd命令行中使用set命令来设置临时变量CUDA_VISIBLE_DEVICES的值。例如，你可以执行以下命令来设置CUDA_VISIBLE_DEVICES的值为0：
set CUDA_VISIBLE_DEVICES=0

另一种设置CUDA_VISIBLE_DEVICES的方法是在程序开头添加Python代码来指定GPU设备。你可以使用os模块来设置环境变量，代码如下：
import os
os.environ["CUDA_VISIBLE_DEVICES"]='0'

或者，你可以在cmd命令行中直接执行带有CUDA_VISIBLE_DEVICES参数的命令来训练模型。例如，你可以执行以下命令：
CUDA_VISIBLE_DEVICES=0 python trainer.py

CUDA_VISIBLE_DEVICES' 不是内部或外部命令，也不是可运行的程序 或批处理文件。

这个错误通常是因为在Windows系统的命令提示符(cmd)中输入了CUDA_VISIBLE_DEVICES命令，但是该命令不是Windows系统的内置命令，也不是可执行程序或批处理文件。相反，它是一个用于设置环境变量的Linux命令。如果你想在Windows系统中使用CUDA_VISIBLE_DEVICES命令，你需要安装CUDA并在命令提示符中使用正确的语法。

如果你只是想设置CUDA_VISIBLE_DEVICES环境变量，你可以在Windows系统的命令提示符(cmd)中使用以下命令：

set CUDA_VISIBLE_DEVICES=0

这将设置CUDA_VISIBLE_DEVICES环境变量为0，这意味着只使用第一个GPU。如果你有多个GPU，你可以将其设置为1、2等等，或者使用逗号分隔的数字列表来指定多个GPU。