如何在jupyter notebook中设置CUDA_LAUNCH_BLOCKING=1
时间: 2024-01-26 11:03:36 浏览: 27
要在 Jupyter Notebook 中设置 CUDA_LAUNCH_BLOCKING=1,您可以按照以下步骤进行操作:
1. 在 Jupyter Notebook 中打开一个新的 Notebook。
2. 在第一个代码单元格中输入以下代码:
```
import os
os.environ['CUDA_LAUNCH_BLOCKING'] = '1'
```
这将设置 CUDA_LAUNCH_BLOCKING 环境变量并将其值设置为 1。
3. 运行代码单元格以应用设置。
现在,当您运行使用 CUDA 的代码时,它将在调用 CUDA 内核时等待内核完成并返回结果,而不是异步返回并继续执行其他代码。请注意,这会降低您的代码的执行效率,因为它会阻塞代码的执行,直到 CUDA 内核完成。因此,您应该仅在需要调试 CUDA 内核错误时使用这种方式。
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如何设置CUDA_LAUNCH_BLOCKING=1
要设置 CUDA_LAUNCH_BLOCKING=1 环境变量,您可以按照以下步骤进行操作:
1. 打开终端或命令提示符,输入以下命令:
```
export CUDA_LAUNCH_BLOCKING=1
```
或者,如果您使用的是 Windows 系统,请运行以下命令:
```
set CUDA_LAUNCH_BLOCKING=1
```
2. 运行您的 PyTorch 代码。这样,当您的代码调用 CUDA 内核时,它会等待内核完成并返回结果,而不是异步返回并继续执行其他代码。
请注意,这种方式会降低您的代码的执行效率,因为它会阻塞代码的执行,直到 CUDA 内核完成。因此,您应该仅在需要调试 CUDA 内核错误时使用这种方式。如果您只是想提高代码的执行效率,请不要使用这种方式。
如何设置环境变量CUDA_LAUNCH_BLOCKING=1
在 Windows 操作系统上,可以按照以下步骤设置环境变量 CUDA_LAUNCH_BLOCKING=1:
1. 打开“控制面板”并选择“系统和安全”。
2. 选择“系统”。
3. 点击“高级系统设置”。
4. 在“系统属性”窗口中,选择“高级”选项卡。
5. 点击“环境变量”按钮。
6. 在“环境变量”窗口中,选择“系统变量”窗格。
7. 在“系统变量”窗格中,找到“CUDA_LAUNCH_BLOCKING”变量并点击“编辑”按钮。
8. 在“编辑系统变量”窗口中,将“变量值”设置为“1”并点击“确定”按钮。
9. 点击“确定”按钮关闭所有窗口。
在 Linux 或 macOS 操作系统上,可以通过终端命令设置环境变量 CUDA_LAUNCH_BLOCKING=1:
```
export CUDA_LAUNCH_BLOCKING=1
```
请注意,这种设置方式只在当前终端窗口中有效。如果要在所有终端窗口中永久设置环境变量,可以将该命令添加到 shell 配置文件中(例如,在 ~/.bashrc 文件中添加该命令)。