gpus = ','.join([str(i) for i in opt.GPU]) os.environ["CUDA_DEVICE_ORDER"] = "PCI_BUS_ID" os.environ["CUDA_VISIBLE_DEVICES"] = gpus
时间: 2024-02-18 14:38:39 浏览: 31
这段代码是用来设置CUDA可见的GPU设备,其步骤如下:
1. 通过opt.GPU获取需要使用的GPU设备号,opt.GPU是一个列表类型。
2. 使用列表推导式将opt.GPU中的整数转换成字符串类型。
3. 使用join()函数将字符串类型的GPU设备号用逗号连接成一个字符串。
4. 设置环境变量CUDA_DEVICE_ORDER为PCI_BUS_ID,这是为了指定使用PCI总线ID来对GPU设备进行排序。
5. 设置环境变量CUDA_VISIBLE_DEVICES为之前拼接好的GPU设备号字符串,这样程序就会使用这些设备来运行。
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gpus = tf.config.experimental.list_physical_devices(device_type='GPU')
这代码是用来获取可用的GPU设备列表的,它是TensorFlow的一部分。在使用TensorFlow进行GPU加速计算时,我们需要先获取可用的GPU设备列表,然后将其分配给对应的TensorFlow会话。该函数会返回一个列表,其中每个元素代表一个可用的GPU设备。如果没有可用的GPU设备,则返回一个空列表。一般来说,我们需要在执行任何需要GPU加速的代码之前调用该函数,以确保TensorFlow能够正确使用GPU加速。
model = nn.DataParallel(model, device_ids=gpus).cuda()
该代码片断使用了 PyTorch 中的 DataParallel 模块,使计算在多个 GPU 上并行执行。其中,model 是要进行并行计算的模型,gpus 是指定的 GPU 设备列表。该函数的返回值是一个新的模型,该模型已经被复制到每个指定的 GPU 上,可以使用 .cuda() 方法将数据移动到 GPU 上进行计算。