CUDA_VISIBLE_DEVICES=6

根据提供的引用内容，`CUDA_VISIBLE_DEVICES=6`是用于指定使用哪个GPU设备的环境变量。其中的数字6表示使用第7个GPU设备（因为GPU编号从0开始）。在使用该环境变量时，只有指定的GPU设备会被程序使用，其他GPU设备会被忽略。下面是一个使用`CUDA_VISIBLE_DEVICES`环境变量的例子：

import os
os.environ['CUDA_VISIBLE_DEVICES'] = '6' # 指定使用第7个GPU设备

这样，在程序中使用GPU时，只有第7个GPU设备会被使用。需要注意的是，如果系统中没有第7个GPU设备，则会报错。如果想使用多个GPU设备，可以使用`torch.nn.DataParallel`模块，具体使用方法可以参考提供的引用内容。

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export cuda_visible_devices=0

export cuda_visible_devices=0是一条设置环境变量的命令，用于指定可见的CUDA设备编号。在深度学习或其他需要使用CUDA进行加速的任务中，可以通过设置可见的CUDA设备来控制程序使用哪个显卡进行计算。

具体来说，CUDA是NVIDIA提供的用于并行计算的平台和API。当计算机上有多块显卡时，通过设置可见的CUDA设备编号，可以控制程序使用对应的显卡进行计算。这在多GPU环境下特别有用，可以同时运行多个任务，每个任务使用不同的显卡进行加速。

export cuda_visible_devices=0这条命令中的"0"表示设备编号，表示将可见的CUDA设备设置为第一块显卡（通常编号从0开始）。如果将其设置为其他数字，可以选择其他显卡进行计算。

这条命令的具体作用是将环境变量"cuda_visible_devices"设置为0，以便操作系统和相应的程序能够识别并使用指定的显卡。通过设置环境变量，可以在终端中执行该命令，也可以将其写入脚本中，确保在程序运行时自动生效。

总而言之，设置export cuda_visible_devices=0为了控制程序使用哪个CUDA设备进行计算，以在多GPU环境下实现任务并行加速。

set CUDA_VISIBLE_DEVICES=0

This command sets the environmental variable "CUDA_VISIBLE_DEVICES" to "0", which means that only the first GPU device will be visible and used by any CUDA-enabled application. This is useful when multiple GPUs are available on a system, but the user wants to limit the usage to a specific device.