jupyternotebook在终端扩大cuda内存的代码

在终端中扩大Jupyter Notebook中的CUDA内存，可以通过修改Jupyter Notebook的配置文件来实现。以下是具体的步骤：

1. 打开终端。
2. 进入Jupyter Notebook的配置文件所在的目录。默认情况下，配置文件位于用户的主目录下的`.jupyter`文件夹中。可以使用以下命令进入该目录：

   cd ~/.jupyter

3. 打开Jupyter Notebook的配置文件`jupyter_notebook_config.py`。可以使用以下命令打开该文件：

   nano jupyter_notebook_config.py

4. 在配置文件中添加以下代码来设置CUDA内存的大小：

   c = get_config()
   c.NotebookApp.notebook_memory_limit = <memory_limit>

其中，`<memory_limit>`是你想要设置的CUDA内存的大小，单位为字节。例如，如果你想将CUDA内存限制为2GB，可以将`<memory_limit>`设置为`2 * 1024 * 1024 * 1024`。
5. 保存并关闭配置文件。可以使用`Ctrl + X`，然后按`Y`键保存修改。
6. 重新启动Jupyter Notebook。

现在，你的Jupyter Notebook应该已经扩大了CUDA内存。

相关问题

在jupyter notebook使用cuda

### 如何在 Jupyter Notebook 中设置和使用 CUDA 进行 GPU 加速

#### 启动带有特定环境的 Jupyter Notebook 实例
为了确保能够在 Jupyter Notebook 中利用 CUDA 和 PyTorch 或 TensorFlow 等框架实现 GPU 加速，首先需要创建并激活一个包含所需库及其依赖项的 Conda 虚拟环境。这可以通过 Anaconda Prompt 完成，在其中输入如下指令来启动关联于该虚拟环境下的 Jupyter Notebook 服务[^3]。

conda activate your_env_name
jupyter notebook

这里的 `your_env_name` 应替换为实际环境中定义的名字，比如可能是专门用于机器学习项目的 pytorch 或 tensorflow 环境名称。

#### 配置 Python 解释器以支持 GPU 访问
当已经在一个合适的环境下工作时，则需确认安装了正确的驱动程序以及相应的深度学习框架版本（如 PyTorch 或 TensorFlow），这些都应预先配置好以便能够识别系统的 GPU 设备并且可以正常加载 CUDA 工具包。对于基于 PyTorch 的项目来说，通常会通过 pip 或者 conda 来完成必要的软件栈部署：

- 使用 Pip 安装 PyTorch 并启用 CUDA 支持：

pip install torch torchvision torchaudio --extra-index-url https://download.pytorch.org/whl/cu117

上述命令假设读者拥有 NVIDIA 显卡，并希望采用 CUDA Toolkit 版本 11.7；如果硬件条件不同，请访问官方文档获取适配当前计算平台的具体指导[^1]。

#### 编写代码片段验证 GPU 可用性
一旦完成了前期准备工作之后，就可以编写简单的测试脚本来检验是否成功启用了 GPU 功能。下面给出了一段适用于 PyTorch 用户的小例子，它展示了怎样查询可用设备数量及特性信息：

import torch

if torch.cuda.is_available():
    device_count = torch.cuda.device_count()
    current_device_index = torch.cuda.current_device()
    gpu_properties = torch.cuda.get_device_properties(current_device_index)

    print(f"Detected {device_count} GPUs.")
    print(f"Using GPU with name '{gpu_properties.name}' and total memory of "
          f"{round(gpu_properties.total_memory / (1024 ** 3), 2)} GB.")

else:
    print("No available GPU detected!")

这段代码将会输出有关所连接图形处理单元的信息，前提是系统确实装备有兼容 CUDA 技术的显卡并且正确设置了相关路径变量等必要参数。

#### 设置默认使用的 GPU
有时可能在同一台计算机上有多个 GPU 卡件可供选择，此时可通过设定环境变量的方式指明优先选用哪一个作为运算资源。例如，要强制让某个进程仅限于第零号 GPU 上执行操作的话，可以在启动 Jupyter 前先声明如下所示的环境变量[^2]:

export CUDA_VISIBLE_DEVICES=0

此方法同样适用于其他类型的深度学习任务场景下控制具体的物理核心分配策略。

#### 小结
综上所述，要在 Jupyter Notebook 中有效运用 CUDA 达到 GPU 加速的目的，主要涉及以下几个方面的工作：一是构建适合目标应用需求的技术堆栈；二是合理规划运行时环境配置；三是掌握基本诊断技巧及时排查潜在问题所在。

jupyter notebook cuda

### 如何在 Jupyter Notebook 中配置和使用 CUDA

为了使 Jupyter Notebook 能够识别并利用 GPU 加速计算，需要确保 PyTorch 或 TensorFlow 等支持 CUDA 的库已经正确安装于对应的 Conda 虚拟环境中[^1]。

#### 创建带有 CUDA 支持的虚拟环境
通过 Anaconda Prompt 进入目标虚拟环境，并安装具有 CUDA 版本的支持包。例如对于 PyTorch：

conda create -n pytorch_cuda python=3.8
conda activate pytorch_cuda
conda install pytorch torchvision torchaudio cudatoolkit=11.3 -c pytorch

上述命令创建了一个名为 `pytorch_cuda` 的新环境，并安装了指定版本的 PyTorch 及其依赖项，其中包含了适用于 NVIDIA 显卡的 CUDA 工具集[^2]。

#### 配置 Jupyter Kernel 以便访问该环境中的 Python 解释器
为了让 Jupyter Notebook 认识到新的虚拟环境，需先安装 ipykernel 并将其注册为可用内核之一：

conda install ipykernel
python -m ipykernel install --user --name=pytorch_cuda --display-name "Python (PyTorch+CUDA)"

此时重启 Jupyter Notebook 后，在新建文档时应该能看到新增加的选择项 “Python (PyTorch+CUDA)”。

#### 测试 CUDA 是否正常工作
最后一步是在笔记本里编写简单的测试代码来验证一切设置无误：

import torch
print(f'CUDA Available: {torch.cuda.is_available()}')
if torch.cuda.is_available():
    device = 'cuda'
else:
    device = 'cpu'

tensor_example = torch.tensor([1., 2., 3.], device=device)
print(tensor_example)

这段程序会打印出当前设备是否启用了 CUDA 功能以及一个位于默认设备上的张量实例。