conda 里面怎么指定两张显卡同时训练

在Conda环境中，如果你想要利用两块GPU进行并行训练，通常需要在使用支持GPU计算的库（如PyTorch、TensorFlow等）时设置。这里以PyTorch为例说明：

1. **安装必要的库**:
确保你已经安装了PyTorch和CUDA，可以使用以下命令安装：

   conda install pytorch torchvision cudatoolkit=10.2 -c pytorch

需要注意的是，你需要匹配你机器上安装的CUDA版本。

2. **配置环境**:
使用`conda create`创建一个新的环境，并启用CUDA和Multi-GPU支持：

   conda create -n my_gpus_env python=3.8 torch=your_version torchvision cuDNN=your_version mambaforge # 使用mambaforge加速安装
   conda activate my_gpus_env

3. **设置CUDA_VISIBLE_DEVICES**:
进入环境后，在Python脚本中，你可以通过`os.environ['CUDA_VISIBLE_DEVICES']`来指定显卡。例如，如果你想使用第一张和第二张GPU，可以这样做：

   import os
   os.environ["CUDA_VISIBLE_DEVICES"] = "0,1"  # 如果你的GPU编号从0开始

4. **数据并行或多进程训练**:
   PyTorch提供了一些工具来支持多GPU训练，比如DataParallel（数据并行）或DistributedDataParallel（分布式数据并行）。下面是一个简单的例子，展示了如何使用DataParallel：

from torch.nn.parallel import DataParallel

model = MyModel() # 先实例化模型
model = DataParallel(model) # 包装到DataParallel中

   
5. **运行训练**:
   开始训练时，模型会自动分布到指定的GPU上。记得将训练代码放在适当的循环中，如`for epoch in epochs:`。

注意：不同框架的具体设置可能会有所不同，尤其是对于分布式训练，通常还需要一个调度器（如Horovod）来管理资源。此外，硬件配置和系统限制也会影响能否顺利使用多GPU。