os.environ["CUDA_VISIBLE_DEVICES"].split(',')是什么意思
时间: 2024-04-24 12:10:20 浏览: 36
在使用GPU进行深度学习训练时,我们可以通过设置CUDA_VISIBLE_DEVICES环境变量来指定可见的GPU设备。该环境变量的值是一个字符串,它由逗号分隔的数字组成,每个数字代表一个可见的GPU设备的索引。例如,如果我们有4个GPU设备,可以将CUDA_VISIBLE_DEVICES设置为"0,1",这将只使用索引为0和1的GPU设备进行训练,而忽略索引为2和3的设备。
在Python代码中,我们可以使用os.environ["CUDA_VISIBLE_DEVICES"]来获取该环境变量的值,并使用split(',')方法将其分割成一个列表,以便我们能够轻松地获取可见的GPU设备的索引列表。
相关问题
os.environ["CUDA_VISIBLE_DEVICES"]
os.environ["CUDA_VISIBLE_DEVICES"]是一个环境变量,用于控制TensorFlow程序可见的GPU设备。它可以用来限制程序使用的GPU数量,或者将程序限制在特定的GPU上运行。例如,如果将os.environ["CUDA_VISIBLE_DEVICES"]设置为"0",则程序将只能看到第一个GPU设备。如果设置为"1, 3",则程序将只能看到第二个和第四个GPU设备。如果设置为"",则程序将无法看到任何GPU设备,只能在CPU上运行。这对于多GPU环境下的GPU资源管理非常有用。
os.environ["CUDA_VISIBLE_DEVICES"]="0"
os.environ["CUDA_VISIBLE_DEVICES"]是一个Python中的环境变量,可以用来设置在使用GPU时可见的设备编号。具体来说,它的取值可以是一个数字,也可以是一个以逗号分隔的数字列表,代表了可见的GPU设备编号。比如,os.environ["CUDA_VISIBLE_DEVICES"]="0"就是将可见的GPU设备编号设置为0,这意味着在使用GPU时只能使用编号为0的设备。如果你有多个GPU设备,你可以将它们的编号以逗号分隔的形式传入,比如os.environ["CUDA_VISIBLE_DEVICES"]="0,1",这样程序就会在使用GPU时只使用编号为0和1的设备。
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