os.environ["CUDA_VISIBLE_DEVICES"]="3"

os.environ["CUDA_VISIBLE_DEVICES"]="3"是Python中的一行代码，它是用来设置CUDA环境变量的。CUDA是英伟达公司推出的用于GPU加速计算的平台和编程模型，而"3"表示使用的GPU设备编号。这行代码的作用是让程序只使用编号为3的GPU设备进行计算，而不使用其他GPU设备。这个设置可以在多GPU设备并行计算时非常有用，可以避免不必要的计算资源浪费。

相关问题

os.environ["CUDA_DEVICE_ORDER"] = "PCI_BUS_ID" os.environ["CUDA_VISIBLE_DEVICES"] = "0" CUDA_VISIBLE_DEVICES=1

这段代码设置了 CUDA 可见的设备的环境变量，具体含义如下：

- `os.environ["CUDA_DEVICE_ORDER"] = "PCI_BUS_ID"` 表示按照 PCI 总线 ID 的顺序来分配 CUDA 设备号。这是因为在一些情况下，系统会随机分配 CUDA 设备号，这可能会导致设备号与物理 GPU 不对应，从而导致程序错误。

- `os.environ["CUDA_VISIBLE_DEVICES"] = "0"` 表示只可见设备号为 0 的 GPU。这是因为在多 GPU 系统中，为了避免多个进程同时使用同一块 GPU，需要对 CUDA 可见的设备进行限制。通过设置该环境变量，可以指定程序只使用指定的 GPU。

- `CUDA_VISIBLE_DEVICES=1` 是一种在命令行中设置 CUDA 可见设备的方法。该命令表示只可见设备号为 1 的 GPU。

综上所述，这段代码的作用是设置 CUDA 可见的 GPU 设备号，以确保程序使用正确的 GPU，并避免多个进程同时使用同一块 GPU。

os.environ["CUDA_VISIBLE_DEVICES"] = args.gpu

这行代码的作用是将CUDA设备的可见性设置为args.gpu指定的设备。在使用GPU进行深度学习时，通常会有多个GPU可供选择，该代码可以指定使用哪个GPU来运行程序。如果args.gpu为0，则表示使用第一块GPU，如果为1，则表示使用第二块GPU，以此类推。如果args.gpu为-1，则表示不使用GPU，而是使用CPU来运行程序。