linux环境有两个显卡，python如何实现选用其中某一个cuda

在 Linux 系统中，如果有两个显卡，可以使用以下步骤将 Python 绑定到特定的 CUDA 设备上：

1. 首先，安装 Nvidia CUDA Toolkit 和 Nvidia cuDNN 库。

2. 然后，在 Python 中使用 `nvidia-smi` 命令查看所有可用的 CUDA 设备。例如，运行以下命令：

   $ nvidia-smi

将会显示所有的 CUDA 设备及其状态。

3. 在 Python 中，使用 `torch.cuda.set_device()` 函数将 CUDA 设备绑定到特定的设备号。例如，将设备号为 1 的设备绑定到 Python 中，可以使用以下代码：

   import torch

   torch.cuda.set_device(1)

这将会将 Python 中的 CUDA 操作绑定到设备号为 1 的设备上。

需要注意的是，如果你使用的是 PyTorch，那么它默认会将张量分配到可用的第一个 CUDA 设备上。如果你想将张量分配到特定的设备上，可以使用 `tensor.cuda(device_id)` 函数。例如，将张量分配到设备号为 1 的设备上，可以使用以下代码：

import torch

x = torch.randn(10).cuda(1)

相关问题

linux有两个python软连接

是的，Linux系统中通常会安装两个Python版本。一个是Python 2.x系列，另一个是Python 3.x系列。这两个版本的Python可以通过软连接在命令行中使用。

在绝大多数Linux发行版中，`python`命令通常被链接到Python 2.x版本，而`python3`命令则链接到Python 3.x版本。这样做是为了保持与旧有的Python 2.x项目的兼容性，并且同时支持Python 3.x的新特性。

需要注意的是，不同的Linux发行版可能会有一些细微的差异。因此，具体的软连接名称和位置可能会有所不同。如果你想了解你的Linux系统中具体的软连接设置，可以在终端中输入`which python`和`which python3`命令来查看软连接的路径。

linux 多连接客户端python一个有依赖一个没有

在Linux系统上，如果要实现一个多连接的客户端程序，通常可以使用Python编程语言来实现。在编写多连接客户端程序时，可能会使用到一些第三方库或模块来帮助实现各种功能。

举例来说，如果要实现一个支持多线程、多进程或异步处理的客户端程序，可能会使用到Python的一些依赖库，比如asyncio、threading、multiprocessing等。这些库可以帮助程序实现并发连接和处理多个客户端请求的功能。

而在另一方面，也有可能编写一个不依赖于第三方库的多连接客户端程序。这意味着可以只使用Python的内置模块来实现多连接功能，比如使用socket模块来进行网络通信，使用select模块来实现IO多路复用等。

无论是依赖于第三方库还是不依赖于第三方库，都可以通过Python来实现一个功能完整的多连接客户端程序。但需要根据具体的需求和情况来选择是否使用依赖库，以及选择合适的依赖库来帮助实现多连接功能。

总之，通过Python在Linux系统上可以轻松实现一个多连接客户端程序，可以根据实际情况选择是否使用依赖库来帮助实现各种功能。