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解决方法一
same adress
对于我的电脑不好用
使用python指定GPU,如下
有一台服务器,服务器上有多块儿GPU可以供使用,但此时只希望使用第2块和第4块GPU,但是我们希望代码能看到的仍然是有两块GPU,分别编号为0,1,这个时候我们可以使用环境变量CUDA_VISIBLE_DEVICES来解决这个问题。
比如:
CUDA_VISIBLE_DEVICES=1 只有编号为1的GPU对程序是可见的,在代码中gpu[0]指的就是这块儿GPU
CUDA_VISIBLE_DEVICES=0,2,3 只有编号为0,2,3的GPU对程序是可见的,在代码中gpu[0]指的是第0块儿,gpu[1]指的是第2块儿,gpu[2]指的是第3块儿
CUDA_VISIBLE_DEVICES=2,0,3 只有编号为0,2,3的GPU对程序是可见的,但是在代码中gpu[0]指的是第2块儿,gpu[1]指的是第0块儿,gpu[2]指的是第3块儿
在python程序中,我们可以这么写
import os
os.environ["CUDA_VISIBLE_DEVICES"] = "1"
torch.cuda.is_available()
dev = torch.device("cuda") / torch.device("cpu")
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