做网站怎么跟别人讲价,旅游app推广营销策略,哪些网站做机票酒店有优势,小程序app开发在 PyTorch 中#xff0c;你可以使用 CUDA_VISIBLE_DEVICES 环境变量来指定程序使用的 GPU。在你的命令行中运行脚本之前#xff0c;你可以设置该环境变量。以下是如何指定显卡的一种方法#xff1a;
假设使用第一张 GPU#xff0c;可以运行以下命令#xff1a;
CUDA_VI…在 PyTorch 中你可以使用 CUDA_VISIBLE_DEVICES 环境变量来指定程序使用的 GPU。在你的命令行中运行脚本之前你可以设置该环境变量。以下是如何指定显卡的一种方法
假设使用第一张 GPU可以运行以下命令
CUDA_VISIBLE_DEVICES0 python main.py这将使程序只能看到第一张 GPU并使用它进行计算。如果想使用多个 GPU你可以在等号后面提供逗号分隔的 GPU 索引列表
CUDA_VISIBLE_DEVICES0,1 python main.py在这个例子中程序将只能看到索引为 0 和 1 的两张 GPU并使用它们进行计算。 记得在运行之前确保 PyTorch 可以使用 CUDA即 torch.cuda.is_available() 返回 True。在你的代码中你已经使用了 args.cuda torch.cuda.is_available() 来设置这个变量确保 CUDA 可用性。 请注意使用这种方法只是在运行脚本时指定程序能够看到哪些 GPU而不是在代码中直接指定使用某一张 GPU。如果想在代码中指定使用特定的 GPU可以在代码中添加相应的 PyTorch CUDA 设置例如
# 在你的代码中添加以下部分
if args.cuda:torch.cuda.set_device(0) # 设置使用第一张 GPU# 其他 CUDA 相关设置这将在代码中明确指定程序使用的 GPU 设备。根据你的需求你可以在 set_device 中传递不同的 GPU 索引。
