解释以下CUDA_VISIBLE_DEVICES=0,1 python train.py
时间: 2024-04-04 18:07:56 浏览: 21
这是一个在命令行中运行的训练程序的示例,其中“CUDA_VISIBLE_DEVICES=0,1”是一个环境变量,用于指定程序可用的GPU设备编号。在这个示例中,设备编号为0和1的两张GPU将被用于训练。这个环境变量的作用是限制程序使用的GPU设备,以便在多GPU环境下进行模型训练和调试,避免GPU设备被其他程序占用,同时也可以提高GPU的利用率和训练效率。
“python train.py”表示运行名为“train.py”的Python训练程序。在程序中,可以通过调用CUDA API来利用指定的GPU设备进行训练,例如使用PyTorch或TensorFlow等深度学习框架。
相关问题
CUDA_VISIBLE_DEVICES=0,1 python train_rcnn.py --cfg_file cfgs/default.yaml --batch_size 16 --train_mode rpn --epochs 200 --mgpus该语句中的CUDA_VISIBLE_DEVICES=0,1是什么含义
这个语句指定了可见的GPU设备的ID号,这里指定了两个GPU设备(ID为0和1)。当计算机上有多个GPU设备时,使用该语句可以控制程序在哪些GPU设备上运行,从而可以更好地进行GPU资源管理。
在这个例子中,通过使用 `CUDA_VISIBLE_DEVICES=0,1` 参数来指定程序可以使用的GPU设备,然后在运行 `python train_rcnn.py` 命令时,只会在设备ID为0和1的GPU上进行模型训练。
这段代码什么意思:CUDA_VISIBLE_DEVICES=0 python train.py --epochs 150 --batch-size 64 --label-smoothing 0.05 --name exp_my_yolov7_tiny_epoch150 --exist-ok
这段代码是用来训练一个 YOLOv7 Tiny 模型的,其中 CUDA_VISIBLE_DEVICES=0 表示使用第一块 GPU 进行训练,python train.py 表示运行 train.py 文件进行训练, --epochs 150 表示训练 150 个周期,--batch-size 64 表示每个批次训练 64 张图片,--label-smoothing 0.05 表示标签平滑参数为 0.05,--name exp_my_yolov7_tiny_epoch150 表示训练过程的实验名称为 exp_my_yolov7_tiny_epoch150,--exist-ok 表示如果同名实验已存在,则直接覆盖,不会报错。