如何像cuda_visible_devices=$GPU_DEVICE调用CPU
时间: 2023-07-16 15:11:38 浏览: 70
如果你想使用 CPU 运行你的代码,而不是 GPU,你可以将 `CUDA_VISIBLE_DEVICES` 环境变量设置为 `-1`。这样做会禁用 CUDA,强制使用 CPU 运行代码。例如,在 Linux 和 macOS 上,你可以使用以下命令:
```
$ CUDA_VISIBLE_DEVICES=-1 python my_script.py
```
在 Windows 上,你可以使用以下命令:
```
> set CUDA_VISIBLE_DEVICES=-1
> python my_script.py
```
请注意,某些库可能需要 CUDA 支持才能正常运行。在这种情况下,强制使用 CPU 运行代码可能会导致错误。
相关问题
python 在动态创建的子线程中通过os.environ["CUDA_VISIBLE_DEVICES"]绑定gpu,之后调用图像识别程序,通过torch.cuda.current_device()验证所有的子线程还是在gpu 0上运行,请问是怎么回事
在Python中,通过`os.environ["CUDA_VISIBLE_DEVICES"]`设置`CUDA_VISIBLE_DEVICES`环境变量可以绑定指定的GPU设备。然而,在动态创建的子线程中,这种方式绑定的GPU设备会失效,所有的子线程仍然会在默认的GPU设备上运行。
这是因为`CUDA_VISIBLE_DEVICES`环境变量是一个进程级别的设置,它只对主线程以及在主线程启动前创建的子线程起作用。在主线程启动之后动态创建的子线程无法继承父线程的环境变量设置。因此,子线程中的`os.environ["CUDA_VISIBLE_DEVICES"]`设置将不会生效。
要解决这个问题,你可以在每个子线程中重新设置`CUDA_VISIBLE_DEVICES`环境变量。以下是一个示例代码:
```python
import os
import torch
import threading
def thread_function():
# 在子线程中重新设置CUDA_VISIBLE_DEVICES环境变量
os.environ["CUDA_VISIBLE_DEVICES"] = "0" # 替换为你要绑定的GPU设备编号
# 获取当前线程所使用的GPU设备编号
device_id = torch.cuda.current_device()
# 打印当前线程所使用的GPU设备信息
print(f"Thread {threading.current_thread().name} is using GPU {device_id}")
def main():
# 创建并启动子线程
thread = threading.Thread(target=thread_function)
thread.start()
thread.join()
if __name__ == '__main__':
main()
```
在上述示例代码中,我们在`thread_function`函数中重新设置了`CUDA_VISIBLE_DEVICES`环境变量,并使用`torch.cuda.current_device()`获取当前线程所使用的GPU设备编号。
通过在每个子线程中重新设置环境变量,你可以确保每个子线程都在指定的GPU设备上运行。请注意,这种方式只适用于动态创建的子线程,对于在主线程启动前创建的子线程,`CUDA_VISIBLE_DEVICES`环境变量的设置会自动传递给它们。
上述代码中在子线程设置os.environ["CUDA_VISIBLE_DEVICES"],之后调用torch.cuda.current_device()查看GPU编号,发现gpu设置失败,原因是什么
在子线程中设置 `os.environ["CUDA_VISIBLE_DEVICES"]` 来绑定 GPU 设备后,调用 `torch.cuda.current_device()` 查看 GPU 编号失败的原因可能是由于 Python 的 GIL(全局解释器锁)机制导致的。
在 Python 中,由于 GIL 的限制,多线程并不总能实现真正的并行执行。在使用 GPU 进行计算时,Python 的线程只能在主线程中使用 GPU,而无法在子线程中成功地使用。这意味着子线程中的 CUDA 相关操作无法正常工作。
为了解决这个问题,你可以考虑使用多进程而不是多线程。在 Python 中,多进程可以绕过 GIL 的限制,每个进程都可以独立地使用 GPU 设备。
以下是一个示例代码,使用多进程来绑定 GPU 设备并进行验证:
```python
import torch
import multiprocessing as mp
import os
def process_function():
# 在子进程中重新设置 CUDA_VISIBLE_DEVICES 环境变量
os.environ["CUDA_VISIBLE_DEVICES"] = "0" # 替换为你要绑定的 GPU 设备编号
# 获取当前进程所使用的 GPU 设备编号
device_id = torch.cuda.current_device()
# 打印当前进程所使用的 GPU 设备信息
print(f"Process {mp.current_process().name} is using GPU {device_id}")
def main():
# 创建并启动子进程
process = mp.Process(target=process_function)
process.start()
process.join()
if __name__ == '__main__':
main()
```
在上述示例代码中,我们使用 `multiprocessing` 模块创建了一个子进程,并在 `process_function` 函数中重新设置了 `CUDA_VISIBLE_DEVICES` 环境变量。然后,我们使用 `torch.cuda.current_device()` 获取当前进程所使用的 GPU 设备编号。
通过使用多进程而不是多线程,你可以绕过 GIL 的限制,使得每个进程都能独立地使用 GPU 设备。这样,你就可以在子进程中成功地绑定 GPU 设备并进行相应的操作。