'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。

这个错误通常是因为未正确设置 CUDA_VISIBLE_DEVICES 环境变量导致的。这个环境变量用于指定哪些 GPU 设备可见和可使用。如果你使用的是 NVIDIA 的 GPU 并且安装了 CUDA，你可以通过以下方式来设置 CUDA_VISIBLE_DEVICES 环境变量：

在 Windows 上，打开命令提示符（cmd），然后输入以下命令：

set CUDA_VISIBLE_DEVICES=0

这将设置环境变量为使用设备 0。如果你有多个 GPU，你可以设置为其他数字。然后，你可以尝试运行你的程序，看是否还会出现相同的错误。

在 Linux 或 macOS 上，打开终端，然后输入以下命令：

export CUDA_VISIBLE_DEVICES=0

同样地，这将设置环境变量为使用设备 0。如果你有多个 GPU，你可以设置为其他数字。然后，你可以尝试运行你的程序，看是否还会出现相同的错误。

如果这些方法仍然无效，你可能需要检查你的 CUDA 安装是否正确，并确保 CUDA 的路径已正确添加到系统的环境变量中。

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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

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。这是因为CUDA_VISIBLE_DEVICES是一个用于指定使用哪个GPU设备的环境变量，它不是一个可执行的命令或程序。

在Windows操作系统中，你可以在cmd命令行中使用set命令来设置临时变量CUDA_VISIBLE_DEVICES的值。例如，你可以执行以下命令来设置CUDA_VISIBLE_DEVICES的值为0：
set CUDA_VISIBLE_DEVICES=0

另一种设置CUDA_VISIBLE_DEVICES的方法是在程序开头添加Python代码来指定GPU设备。你可以使用os模块来设置环境变量，代码如下：
import os
os.environ["CUDA_VISIBLE_DEVICES"]='0'

或者，你可以在cmd命令行中直接执行带有CUDA_VISIBLE_DEVICES参数的命令来训练模型。例如，你可以执行以下命令：
CUDA_VISIBLE_DEVICES=0 python trainer.py

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。

这个错误通常是因为在Windows系统的命令提示符(cmd)中输入了CUDA_VISIBLE_DEVICES命令，但是该命令不是Windows系统的内置命令，也不是可执行程序或批处理文件。相反，它是一个用于设置环境变量的Linux命令。如果你想在Windows系统中使用CUDA_VISIBLE_DEVICES命令，你需要安装CUDA并在命令提示符中使用正确的语法。

如果你只是想设置CUDA_VISIBLE_DEVICES环境变量，你可以在Windows系统的命令提示符(cmd)中使用以下命令：

set CUDA_VISIBLE_DEVICES=0

这将设置CUDA_VISIBLE_DEVICES环境变量为0，这意味着只使用第一个GPU。如果你有多个GPU，你可以将其设置为1、2等等，或者使用逗号分隔的数字列表来指定多个GPU。