https://pytorch.org/docs/stable/notes/cuda.html#environment-variables
时间: 2024-02-05 22:09:45 浏览: 46
https://pytorch.org/docs/stable/notes/cuda.html#environment-variables 是PyTorch官方文档中关于CUDA环境变量的介绍。在这个页面中,介绍了一些可以用来配置和控制PyTorch在CUDA上运行的环境变量。
CUDA是NVIDIA提供的用于并行计算的平台和编程模型,PyTorch是一个基于CUDA的深度学习框架。通过配置CUDA环境变量,可以对PyTorch在CUDA上的运行进行一些定制和优化。
在这个页面中,介绍了以下几个重要的环境变量:
1. CUDA_VISIBLE_DEVICES:用于指定可见的GPU设备列表。可以通过设置该环境变量来限制PyTorch使用的GPU设备数量。
2. CUDA_LAUNCH_BLOCKING:用于控制CUDA函数调用是否同步等待。设置为1时,CUDA函数调用会同步等待完成;设置为0时,CUDA函数调用会立即返回。
3. CUDA_CACHE_MAXSIZE:用于控制CUDA缓存的最大大小。可以通过设置该环境变量来限制CUDA缓存的大小,以控制显存的使用。
4. CUDA_HOME:用于指定CUDA安装路径。如果系统中有多个CUDA版本,可以通过设置该环境变量来指定使用的CUDA版本。
5. CUDA_DEVICE_ORDER:用于指定GPU设备的顺序。可以设置为"PCI_BUS_ID"或"FAN_SPEED",分别表示按照PCI总线ID或风扇速度排序。
这些环境变量可以通过在终端中使用export命令进行设置,也可以在脚本中使用os.environ进行设置。
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