os.environ["CUDA_VISIBLE_DEVICES"] = args.gpu作用
时间: 2024-02-18 11:38:48 浏览: 39
这段代码的作用是设置CUDA可见的GPU设备编号。在深度学习中,使用GPU加速可以大大提高训练速度。在多GPU环境下,我们可以通过设置`CUDA_VISIBLE_DEVICES`环境变量来指定使用哪些GPU设备进行训练。`args.gpu`是一个变量,它指定了我们要使用的GPU设备编号。这段代码将`args.gpu`的值设置为`CUDA_VISIBLE_DEVICES`环境变量,并告诉程序只使用对应的GPU进行训练。
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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。
os.environ['CUDA_VISIBLE_DEVICES'] = args.gpu表示什么意思
这段代码是用来设置环境变量的,具体来说是设置CUDA_VISIBLE_DEVICES环境变量,它可以指定TensorFlow或PyTorch等深度学习框架使用哪个GPU设备来运行。
`args.gpu`是一个参数,它表示用户在运行程序时通过命令行传入的GPU设备编号,例如`python train.py --gpu 0`表示使用GPU编号为0的设备来训练模型。 `os.environ['CUDA_VISIBLE_DEVICES']`将这个参数设置为环境变量,这样深度学习框架就会只使用指定的GPU设备来进行计算。