CUDA_VISIBLE_DEVICES=0 : 无法将“CUDA_VISIBLE_DEVICES=0”项识别为 cmdlet、函数、脚本文件或可运行程序的名称。

这个错误表示 PowerShell 无法识别 "CUDA_VISIBLE_DEVICES=0" 作为可执行命令、函数或脚本文件的名称。通常，这是因为 PowerShell 不支持直接设置环境变量。

要在 Windows 上设置 CUDA_VISIBLE_DEVICES 环境变量，可以使用以下命令行方式：

$env:CUDA_VISIBLE_DEVICES = "0"

或者在批处理脚本中使用：

set CUDA_VISIBLE_DEVICES=0

确保在运行需要使用 CUDA 可见设备的程序之前设置好环境变量。

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怎么解决CUDA_VISIBLE_DEVICES=0 : 无法将“CUDA_VISIBLE_DEVICES=0”项识别为 cmdlet、函数、脚本文件或可运行程序的名称

当你遇到 "CUDA_VISIBLE_DEVICES=0: 无法将 'CUDA_VISIBLE_DEVICES=0' 项识别为 cmdlet、函数、脚本文件或可运行程序的名称" 这样的错误时，这通常意味着你试图在 Windows 的命令提示符 (CMD) 或 PowerShell 中作为命令来直接使用 `CUDA_VISIBLE_DEVICES` 环境变量，但它实际上是一个环境设置，而不是可以直接执行的命令。

要在 CUDA 程序中设置 GPU 使用情况，你需要通过设置系统环境变量的方式来做。这里是一些步骤：

1. 打开命令提示符（对于Windows）或PowerShell，并以管理员身份运行。
2. 输入 `set CUDA_VISIBLE_DEVICES=0`（如果你想只使用第0个GPU），然后按回车键。这会临时改变当前会话的设置。
3. 如果你想永久更改，打开系统的环境变量编辑器（例如在Windows中是在控制面板 -> 系统和安全 -> 系统 -> 高级系统设置 -> 高级选项卡 -> 环境变量），在系统变量或用户变量里找到 `Path`，添加 `%CUDA_PATH%\bin`（替换 `%CUDA_PATH%` 为你的CUDA安装目录），然后添加 `CUDA_ROOT\libnvvp`。
4. 再次关闭并重启命令提示符或PowerShell，新的环境设置就会生效。

记住，`CUDA_VISIBLE_DEVICES` 只适用于需要显卡计算的应用，如深度学习框架TensorFlow、PyTorch等。如果在其他非CUDA相关的应用中看到这个错误，那么它就是多余的了。

无法将“CUDA_VISIBLE_DEVICES=0”项识别为 cmdlet、函数、脚本文件或可运行程序的名称。

这个错误通常是因为在命令提示符 (cmd) 或 PowerShell 中使用了错误的语法。"CUDA_VISIBLE_DEVICES=0" 是一个环境变量，用于指定在具有多个 GPU 的系统上，应该使用哪个 GPU 来运行 CUDA 代码。请确保在命令之前使用正确的语法，例如：

对于 Windows 的 cmd：

set CUDA_VISIBLE_DEVICES=0

对于 Windows 的 PowerShell：

$env:CUDA_VISIBLE_DEVICES=0

如果你正在使用其他操作系统，请提供更多的细节，我会尽力帮助你解决问题。