os.environ["CUDA_VISIBLE_DEVICES"] = args.gpu

这行代码的作用是将CUDA设备的可见性设置为args.gpu指定的设备。在使用GPU进行深度学习时，通常会有多个GPU可供选择，该代码可以指定使用哪个GPU来运行程序。如果args.gpu为0，则表示使用第一块GPU，如果为1，则表示使用第二块GPU，以此类推。如果args.gpu为-1，则表示不使用GPU，而是使用CPU来运行程序。

相关问题

args = parser.parse_args() os.environ['CUDA_VISIBLE_DEVICES'] = args.gpu

这段代码是用来解析命令行参数，并将指定的GPU设备编号保存在环境变量 CUDA_VISIBLE_DEVICES 中。其中，parser 是 argparse 模块中的一个对象，用于解析命令行参数。args.gpu 是命令行参数中指定的 GPU 设备编号。os.environ 是 Python 的一个标准库，用于访问操作系统的环境变量。通过将 args.gpu 赋值给 os.environ['CUDA_VISIBLE_DEVICES']，可以控制 Tensorflow、PyTorch 等深度学习框架使用哪个 GPU。

os.environ["CUDA_VISIBLE_DEVICES"] = args.gpu作用

这段代码的作用是设置CUDA可见的GPU设备编号。在深度学习中，使用GPU加速可以大大提高训练速度。在多GPU环境下，我们可以通过设置`CUDA_VISIBLE_DEVICES`环境变量来指定使用哪些GPU设备进行训练。`args.gpu`是一个变量，它指定了我们要使用的GPU设备编号。这段代码将`args.gpu`的值设置为`CUDA_VISIBLE_DEVICES`环境变量，并告诉程序只使用对应的GPU进行训练。