pytorch指定使用的单个GPU

1.pycharm里直接在代码中加入下面 import os os.environ["CUDA_VISIBLE_DEVICES"] = "2" 2.在终端指定使用 CUDA_VISIBLE_DEVICES=2 python xxx.py 内容源自:https://www.cnblogs.com/darkknightzh/p/6836568.html…

查过好几次这个命令,总是忘,转一篇mark一下吧转自:http://www.cnblogs.com/darkknightzh/p/6836568.html PyTorch默认使用从0开始的GPU,如果GPU0正在运行程序,需要指定其他GPU. 有如下两种方法来指定需要使用的GPU. 1. 类似tensorflow指定GPU的方式,使用CUDA_VISIBLE_DEVICES. 1.1 直接终端中设定: CUDA_VISIBLE_DEVICES=1 python my_script.py 1.2…

Pytorch指定GPU的方法总结

Pytorch指定GPU的方法改变系统变量改变系统环境变量仅使目标显卡,编辑 .bashrc文件,添加系统变量 export CUDA_VISIBLE_DEVICES=0 #这里是要使用的GPU编号在程序开头设置 os.environ["CUDA_VISIBLE_DEVICES"] = '0,1,2,3' 在运行程序时指定 # 运行程序时使用命令行,来设置该程序可见的gpu: CUDA_VISIBLE_DEVICES=0,1,2,3 python xxx.py 使用torch.c…

Tensorflow、Pytorch、Keras的多GPU使用

Tensorflow.Pytorch.Keras的多GPU的并行操作方法一 :使用深度学习工具提供的 API指定 1.1 Tesorflow tensroflow指定GPU的多卡并行的时候,也是可以先将声明的变量放入GPU中(PS:这点我还是不太明白,为什么其他的框架没有这样做) with tf.device("/gpu:%d"%i): with tf.device("cpu:0") 在创建Session的时候,通过指定session的参数,便可以指定GPU的数量…

01_5_删除指定id的单个对象

01_5_删除指定id的单个对象 1. 配置相应的映射文件内容 <delete id="deleteStudent" parameterClass="int"> delete from student where sid=#sid# </delete> 2. 实现类的方法 public void deleteStudentById(int id) { try { sqlMapClient.delete("deleteStudent&…

01_3_查询指定id的单个对象

01_3_查询指定id的单个对象 1. 映射文件配置如下信息 <select id="selectStudentById" resultClass="Student" parameterClass="int"> select sid, name, major, birth, score from student where sid=#sid# </select> 2. 实现类方法实现 public Student quer…

pytorch 指定GPU训练

# 1: torch.cuda.set_device(1) # 2: device = torch.device("cuda:1") # 3:(官方推荐)import os os.environ["CUDA_VISIBLE_DEVICES"] = '1' (同时调用两块GPU的话) os.environ["CUDA_VISIBLE_DEVICES"] = '1,2'…

tf.device()指定tensorflow运行的GPU或CPU设备

在tensorflow中,我们可以使用 tf.device() 指定模型运行的具体设备,可以指定运行在GPU还是CUP上,以及哪块GPU上. 设置使用GPU 使用 tf.device('/gpu:1') 指定Session在第二块GPU上运行: import tensorflow as tf with tf.device('/gpu:1'): v1 = tf.constant([1.0, 2.0, 3.0], shape=[3], name='v1') v2 = tf.constant([1.0…

（原）PyTorch中使用指定的GPU

转载请注明出处: http://www.cnblogs.com/darkknightzh/p/6836568.html PyTorch默认使用从0开始的GPU,如果GPU0正在运行程序,需要指定其他GPU. 有如下两种方法来指定需要使用的GPU. 1. 类似tensorflow指定GPU的方式,使用CUDA_VISIBLE_DEVICES. 1.1 直接终端中设定: CUDA_VISIBLE_DEVICES= python my_script.py 1.2 python代码中设定: import…

pytorch中设定使用指定的GPU

转自:http://www.cnblogs.com/darkknightzh/p/6836568.html PyTorch默认使用从0开始的GPU,如果GPU0正在运行程序,需要指定其他GPU. 有如下两种方法来指定需要使用的GPU. 1. 类似tensorflow指定GPU的方式,使用CUDA_VISIBLE_DEVICES. 1.1 直接终端中设定: CUDA_VISIBLE_DEVICES=1 python main.py 1.2 python代码中设定: import os os.env…