怎么修改环境变量让gpu跑模型

在许多深度学习框架如TensorFlow、PyTorch或Keras中，让GPU运行模型通常需要设置合适的环境变量以指示系统应该利用GPU资源。以下是Windows、Linux和Mac OS上的一些基本步骤：

**Windows:**
1. 打开命令提示符（CMD）并输入 `set` 查看当前环境变量。
2. 确认是否有 `CUDA_PATH`, `CUDA_HOME`, 和 `PATH` 这些变量，如果没有，需要添加。例如，添加CUDA路径到PATH变量（如有必要）：

   setx CUDA_PATH "C:\Program Files\NVIDIA GPU Computing Toolkit\CUDA\v11.x"

其中 `v11.x` 为你安装的CUDA版本。
3. 可能还需要设置 `CUDA_DEVICE_ORDER` 和 `CUDA_VISIBLE_DEVICES` 来指定使用的GPU。

**Linux/Mac OS (bash):**
1. 打开终端。
2. 使用 `echo $LD_LIBRARY_PATH` 查看当前路径，然后添加CUDA库路径（如有必要），例如：

   export LD_LIBRARY_PATH=$LD_LIBRARY_PATH:/usr/local/cuda/lib64

3. 设置环境变量`export CUDA_VISIBLE_DEVICES=0`，这里的数字表示你想要使用的GPU编号，从0开始。
4. 另外，可能需要编辑 `.bashrc` 或者`.bash_profile` 文件，将上述设置添加到文件中以便每次打开新终端时自动生效。

**Python集成:**
如果你正在使用如TensorFlow或PyTorch的Python库，可以在Python脚本里设置：

import tensorflow as tf
gpus = tf.config.experimental.list_physical_devices('GPU')
tf.config.experimental.set_memory_growth(gpus[0], True) # 如果只用单GPU

# 或者 PyTorch:
import torch
torch.cuda.set_device(0)