'cuda_visible_devices' 不是内部或外部命令，也不是可运行的程序 或批处理文件。

### 回答1：
这个错误提示意味着你在命令行中输入了一个不存在的命令或程序。具体来说，'cuda_visible_devices' 不是一个可执行的命令或程序，因此系统无法识别它。请检查你的输入是否正确，并确保你已经正确安装了相关的软件或驱动程序。

### 回答2：
这个错误提示是因为在Windows系统中，执行了一个名为“cuda_visible_devices”的命令，但是系统无法找到这个命令，从而导致了错误。通常这个命令是用于CUDA编程环境中的，它可以让用户指定哪些设备可以被CUDA程序所识别和使用。

如果你在使用CUDA编程环境时遇到了这个错误，可能是因为你没有正确的配置CUDA相关的环境变量。在Windows系统中，需要将CUDA的安装目录和相关的库路径添加到系统的环境变量中，这样才能够让系统正确的找到CUDA编程所需的程序和库文件。

另外，如果你是在使用其他操作系统如Linux或MacOS时遇到了这个错误，可能是因为你没有正确的安装和配置CUDA所需的驱动程序和库文件。在这种情况下，你需要按照CUDA的安装说明来进行安装和配置，以确保CUDA编程环境能够正常的工作。

总之，如果遇到了“cuda_visible_devices不是内部或外部命令，也不是可运行的程序或批处理文件”的错误提示，需要仔细检查CUDA编程环境的配置和安装情况，以确保系统能够正确的定位和使用CUDA相关的程序和库文件。

### 回答3：
“cuda_visible_devices” 不是内部或外部命令，也不是可运行的程序或批处理文件，这其实是一种错误提示，在使用CUDA加速训练模型的时候常常会出现。

这个错误的原因通常是系统没有正确安装CUDA或者环境变量设置不正确。如果你需要使用GPU加速深度学习模型的训练，那么你需要确保你的计算机上安装了相应的NVIDIA CUDA工具包和驱动程序。在安装完CUDA后，需要将CUDA_HOME和PATH两个环境变量设置成对应的安装路径。

如果你已经安装了CUDA，但在使用时还是遇到了这个错误，那么可能是因为计算机上存在多个GPU，而你没有指定使用哪一块GPU来训练模型。此时你可以通过在命令行中使用export CUDA_VISIBLE_DEVICES=0来指定使用第一块GPU，或者使用其他数字来指定使用其他GPU。

需要注意的是，export命令只会在当前终端会话中生效，如果你需要设置全局的CUDA_VISIBLE_DEVICES环境变量，可以将上述命令添加到你的.bashrc或者.profile文件中并执行（重新登录或者source文件使其生效）。

总之，通过正确安装CUDA和设置正确的环境变量，你可以方便地使用GPU加速深度学习模型的训练。同时，你也需要注意不同的计算机上的配置可能有所不同，需要根据实际情况进行调整和设置。