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。

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如何在jupyter notebook中设置CUDA_LAUNCH_BLOCKING=1

要在 Jupyter Notebook 中设置 CUDA_LAUNCH_BLOCKING=1，您可以按照以下步骤进行操作：

1. 在 Jupyter Notebook 中打开一个新的 Notebook。

2. 在第一个代码单元格中输入以下代码：

   import os
   os.environ['CUDA_LAUNCH_BLOCKING'] = '1'

这将设置 CUDA_LAUNCH_BLOCKING 环境变量并将其值设置为 1。

3. 运行代码单元格以应用设置。

现在，当您运行使用 CUDA 的代码时，它将在调用 CUDA 内核时等待内核完成并返回结果，而不是异步返回并继续执行其他代码。请注意，这会降低您的代码的执行效率，因为它会阻塞代码的执行，直到 CUDA 内核完成。因此，您应该仅在需要调试 CUDA 内核错误时使用这种方式。

如何在jupyter notebook中将TORCH_USE_CUDA_DSA 设置为 ON

要在 Jupyter Notebook 中将 TORCH_USE_CUDA_DSA 设置为 ON，您可以按照以下步骤进行操作：

1. 在 Jupyter Notebook 中打开一个新的 Notebook。

2. 在第一个代码单元格中输入以下代码：

   import os
   os.environ['TORCH_USE_CUDA_DSA'] = '1'

这将设置 TORCH_USE_CUDA_DSA 环境变量并将其值设置为 1。

3. 运行代码单元格以应用设置。

现在，如果您使用 PyTorch 进行 CUDA 编程，它将启用设备端断言，以帮助您更好地定位内核错误。但是，请注意，启用设备端断言可能会影响性能，因此您应该仅在调试 CUDA 内核错误时使用此选项。