KeyError: 'CUDA_VISIBLE_DEVICES'

这个错误通常发生在使用GPU进行深度学习训练时，表示找不到CUDA_VISIBLE_DEVICES环境变量。一种可能的解决方法是通过设置正确的环境变量来指定可见的GPU设备。您可以按照以下步骤进行操作：

1. 确保您的计算机或服务器上已经正确安装了NVIDIA驱动程序和CUDA工具包。

2. 打开终端或命令提示符窗口，运行以下命令来设置CUDA_VISIBLE_DEVICES环境变量：

Linux/macOS:

   export CUDA_VISIBLE_DEVICES=0  # 设置为您想要使用的GPU设备的索引

Windows:

   set CUDA_VISIBLE_DEVICES=0  # 设置为您想要使用的GPU设备的索引

上述命令中的索引值取决于您计算机上可用的GPU设备数量和您想要使用的设备。

3. 运行您的深度学习训练代码，该代码应该能够正确识别并使用指定的GPU设备。

如果您仍然遇到问题，请提供更多关于您的环境和代码的详细信息，以便我可以更好地帮助您解决问题。

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print(CUDA_VISIBLE_DEVICES) NameError: name 'CUDA_VISIBLE_DEVICES' is not defined

print(CUDA_VISIBLE_DEVICES)是一个Python代码片段，用于打印环境变量CUDA_VISIBLE_DEVICES的值。该环境变量用于指定可见的CUDA设备。如果出现NameError: name 'CUDA_VISIBLE_DEVICES' is not defined的错误，说明该环境变量未定义或未导入相关的库。

Test: CUDA_VISIBLE_DEVICES=1,2 python main.py test

Test: CUDA_VISIBLE_DEVICES=1,2 python main.py test 是一个命令行令，用于在使用CUDA的环境中运行一个名为main.py的Python脚本，并传递test作为参数。

该指令的含义是在CUDA设备1和2上运行名为main.py的Python脚本，并将test作为参数传递给该脚本。CUDA_VISIBLE_DEVICES=1,2是用于指定要使用的CUDA设备的环境变量设置。

如果你想了解更多关于CUDA、Python脚本和命令行指令的信息，请告诉我。