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  • 今天小编就为大家分享一篇基于tensorflow指定GPU运行及GPU资源分配的几种方式小结,具有很好的参考价值,希望对大家有所帮助。一起跟随小编过来看看吧
  • python指定gpu运行

    千次阅读 2021-03-09 11:12:09
    一、命令行运行python程序时 1、首先查看哪些GPU空闲,nvidia-smi显示当前GPU使用情况。... 2、然后指定空闲的GPU运行python程序。 1 CUDA_VISIBLE_DEVICES=0,2,3 python test.py ..

    zhuan zai  zi : https://www.cnblogs.com/tyty-Somnuspoppy/p/10071716.html

     

    一、命令行运行python程序时

    1、首先查看哪些GPU空闲,nvidia-smi显示当前GPU使用情况。

    1

    nvidia-smi

    2、然后指定空闲的GPU运行python程序。

    1

    CUDA_VISIBLE_DEVICES=0,2,3 python test.py

    二、在python程序中指定GPU

    1

    2

    import os

    os.environ["CUDA_VISIBLE_DEVICES"] = "0,2,3"

    PS:周期性输出GPU使用情况

    每 10s 显示一次GPU使用情况:

    1

    watch -n 10 nvidia-smi

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  • TensorFlow是一个基于数据流编程(dataflow programming)的符号数学系统,被广泛应用于各类机器学习,这篇文章主要介绍了tensorflow使用指定gpu的方法,需要的朋友可以参考下
  • PyTorch中指定GPU 运行

    千次阅读 2019-08-16 10:17:07
    服务器上有多个GPU,需要制定代码在其中某个GPU运行时,可以采用下面的方式进行指定 目录 1、查看服务器上的gpu信息 2、获取id,这里取的是id 1 3、在代码的开始位置添加以下的代码 参考文献 查看指定...

    pytorch 进行深度学习训练模型

    服务器上有多个GPU,需要制定代码在其中某个GPU运行时,可以采用下面的方式进行指定

     

     

    目录

    1、查看服务器上的gpu信息

    2、获取id,这里取的是id 1

    3、在代码的开始位置添加以下的代码

    参考文献


     

    查看指定GPU的id,见以下

    1、查看服务器上的gpu信息


    服务器上的终端上输入

    watch -n 0.5 nvidia-smi

     

    2、获取id,这里取的是id 1


    详情见

    查看显卡及GPU相关信息,指定GPU、CPU运行 - JY小脚丫 - CSDN博客
    https://blog.csdn.net/xu380393916/article/details/90452912

     

     

    3、在代码的开始位置添加以下的代码


     

        import torch
    
        torch.cuda.set_device(1)                            # 指定gpu1

     

    参考文献


    (原)PyTorch中使用指定的GPU - darkknightzh - 博客园
    https://www.cnblogs.com/darkknightzh/p/6836568.html

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  • nvidia-smi 共有0,1,2三块gpu,processes显示GPU占用情况。 import os os.environ[“CUDA_VISIBLE_DEVICES”] = “2” 选择指定gpu = 2运行程序
    nvidia-smi
    


    共有0,1,2三块gpu,processes显示GPU占用情况。

    import os
    os.environ[“CUDA_VISIBLE_DEVICES”] = “2”
    

    选择指定的gpu = 2运行程序

    CUDA_VISIBLE_DEVICES=0,1
    

    在终端运行时指定gpu

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  • 怎样指定GPU运行程序

    千次阅读 2019-04-24 16:57:21
    换用空闲的gpu 1. 查看GPU nvidia-smi -L 2. 查看7号GPU nvidia-smi -q -i 7 如果只看memory情况。可以用: nvidia-smi -q -i 7 -d MEMORY 3.设置GPUid CUDA_VISIBLE_DEVICES=6(或CUDA_VISIBLE_DEV...

    连服务器有时候会出现out of memory

    解决方法:

    换用空闲的gpu

    1. 查看GPU


    nvidia-smi -L
    2. 查看7号GPU


    nvidia-smi -q -i 7
    如果只看memory情况。可以用:


    nvidia-smi -q -i 7 -d MEMORY

    3.设置GPUid

    CUDA_VISIBLE_DEVICES=6(或CUDA_VISIBLE_DEVICES=6,7)command

    这条命令适用于命令行运行tensorflow程序的时候,指定gpu.

    只需要在命令之前设置环境变量,简单来说比如原本程序是命令行运行pythontrain.py

    假定这里gpu总共有八块,通过nvidia-smi查看发现5,6,7是空闲的(从0开始编号)

    则运行命令修改为:


    CUDA_VISIBLE_DEVICES=5,6,7 python train.py
     

    展开全文
  • 指定GPU运行python程序

    千次阅读 2018-12-05 16:30:00
    一、命令行运行python程序时 1、首先查看哪些GPU空闲...2、然后指定空闲的GPU运行python程序。 CUDA_VISIBLE_DEVICES=0,2,3 python test.py 二、在python程序中指定GPU import os os.environ["CUDA_VIS...
  • pytorch指定gpu运行

    千次阅读 2019-05-23 18:45:45
    直接在终端中 指定编号为1(默认从0开始)的GPU: CUDA_VISIBLE_DEVICES=1 python xxx.py
  • 指定空闲的GPU运行python程序 CUDA_VISIBLE_DEVICES=0,1 python test.py 在python程序中指定GPU 在 train.py 最上方,设定使用的GPU 编号, 当这两行代码注释掉时,训练会自动使用该服务器的所有资源 import
  • 本文用于记录如何使 PyTorch 代码在后台运行,且运行指定 GPU
  • windows下使用tensorflow指定gpu运行程序

    千次阅读 2019-05-22 19:41:04
    查看CPU/GPU信息: 输入以下命令: import os from tensorflow.python.client import device_lib os.environ["TF_CPP_MIN_LOG_LEVEL"] = "99" if __name__ == "__main__": print(device_lib.list_local_devices...
  • Tensorflow 指定GPU运行

    千次阅读 2017-10-13 10:13:38
    参考网址:... 1 终端执行程序时设置使用的GPU(linux终端) CUDA_VISIBLE_DEVICES=1 python my_script.py 2 python代码中设置使用的GPU(ipython或pycharm调试时) import os  os.envir
  • Linux 后台指定 GPU 运行 python代码

    千次阅读 2020-05-19 20:14:36
    -Label -2 >nohup2.out 2>&1 & 其中,CUDA_VISIBLE_DEVICES=0指定了程序所运行GPU(同时使用多张卡的话,可以CUDA_VISIBLE_DEVICES=0,1),nohup与&使得系统在后台执行该命令,>nohup1.out 2>&1 &使得标准输出...
  • 方法1:直接在运行程序命令 前添加 CUDA_VISIBLE_DEVICES=1(自己服务器上的GPU number) 样例如下: CUDA_VISIBLE_DEVICES=1 python your_program.py 方法2:在自己的代码中添加 import os os.environ["CUDA_...
  • 1.在终端执行时设置使用哪些GPU(两种方式)(1) 如下(export 语句执行一次就行了,以后再运行代码不用执行)(2)如下2.代码中指定(两种方式)(1)import os os.environ["CUDA_VISIBLE_DEVICES"] = "1...
  • 如何指定GPU运行程序

    万次阅读 2017-12-07 10:38:09
    连服务器有时候会出现out of memory解决方法:换用空闲的gpu1. 查看GPUnvidia-smi -L2. 查看7号GPUnvidia-smi -q -i 7如果只看memory情况。可以用:nvidia-smi -q -i 7 -d MEMORY3.设置GPUidCUDA_VISIBLE_DEVICES=6...
  • 1. 查看能否运行GPU In [1]: import tensorflow as tf In [2]: tf.__version__ Out[2]: '1.4.0' In [3]: tf.test.is_gpu_available() 2020-06-01 23:37:07.634135: I C:\tf_jenkins\home\workspace\rel-win\M\...
  • 今天小编就为大家分享一篇tensorflow指定GPU与动态分配GPU memory设置,具有很好的参考价值,希望对大家有所帮助。一起跟随小编过来看看吧
  • 1. keras新版本中加入多GPU并行使用的函数 下面程序段即可实现一个或多个GPU加速: 注意:使用多GPU加速时,Keras版本必须是Keras2.0.9以上版本 from keras.utils.training_utils import multi_gpu_model #导入...
  • 指定gpu运行代码

    2021-09-13 17:13:28
    查看 top 退出输入 q 查看cuda版本 nvidia-smi 234和238上面的服务器上的cuda都是10.2版本 指定gpu运行代码 CUDA_VISIBLE_DEVICES="1" bash run.sh
  • 有些工作站配备了不止一块显卡,比如4路泰坦。TensorFlow会默认使用第0块GPU...因此需要能够指定使用特定的GPU。 具体地,只需要在主代码的开头插入如下代码,即可指定使用第3块(从0开始计数)GPU。 import os os.en...
  • Python-GPU运行指定

    2021-03-22 11:17:15
    在使用pytorch的时候利用下面的语句指定GPU为仅为"6",但是用nvidia-smi查看GPU使用时,仍默认为"0"号 import pytorch import os os.environ['CUDA_VISIBLE_DEVICES'] = '6' 解决方案: 将上述语句放到当前这个...
  • 指定python运行使用GPU

    千次阅读 2019-05-21 15:42:48
    Anaconda管理员运行 ...终端执行程序时指定GPU CUDA_VISIBLE_DEVICES=0 python xxx.py python代码中指定GPU import os os.environ["CUDA_DEVICE_ORDER"] = "PCI_BUS_ID" os.environ["CUDA_VI...
  • Pytorch指定特定GPU运行

    千次阅读 2018-12-02 11:48:17
    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...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=...
  • 指定运行代码的GPU

    2020-03-20 13:30:53
    import os os.environ[‘CUDA_VISIBLE_DEVICES’]='2’表示仅用2号GPU,‘3,4’表示用3和4号GPU
  • [docker]运行指定 GPU

    千次阅读 2020-09-14 12:09:01
    docker 内运行运行所有的 GPU docker run --rm --gpus all nvidia/cuda:11.0-base nvidia-smi 输出结果 +-----------------------------------------------------------------------------+ | NVIDIA-SMI 450.57 ...

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