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  • 2020-05-19 20:14:36

    首先使用cd xxx命令调到包含test1.py和test2.py的文件路径下,接着分别在两张卡上跑两个不同的程序,命令如下:

    CUDA_VISIBLE_DEVICES=0 nohup python test1.py --Label -1 >nohup1.out 2>&1 &
    CUDA_VISIBLE_DEVICES=1 nohup python test2.py --Label -2 >nohup2.out 2>&1 &
    

    其中,CUDA_VISIBLE_DEVICES=0指定了程序所运行的 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 &使得标准输出重定向到指定文件中(默认为nohup.out),并使得标准出错重定向到标准输出。
    可以用 nvidia-smi查看进行中的任务。

    如果你要终止后台运行的进程,可以用kill -9 [PID]。

     

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    GPU运行python代码

    步骤
    1.查看电脑的显卡有几块(在控制台输入)
    nvidia-smi

    出现以下内容
    在这里插入图片描述
    这里只有0号显卡

    2.在代码中指定GPU
    import os
    os.environ["CUDA_VISIBLE_DEVICES"] = "0"

    这样就可以啦!!!!

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    How can I make my python script to make use of GPU for this? 解决方案 Installing tensorflow gpu will make the script to detect gpu automatically. if it is not detecting the gpu, check the driver ...

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    @app.route('/rest/detectObjects', methods=['GET','POST'])

    def detectObjects()

    ...

    json_result = function_call_for_detecting_objects()

    ...

    return

    In the function, its loads the tf model for object detection and returns the result. A large amount of request needs to be processed simultaneously by the flask server. So I need to execute the function using GPU as the camera access time and image processing for object detection takes much time and CPU utilization. Have a 4 GB GeForce GTX 1050 Ti/PCIe/SSE2. How can I make my python script to make use of GPU for this?

    解决方案

    Installing tensorflow gpu will make the script to detect gpu automatically. if it is not detecting the gpu, check the driver versions(Cuda and cudnn). If no version mismatch or errors occur, then the script can identify the gpu present and will run utilizing the gpu.

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  • python文件、数据集什么的,存放到谷歌云盘中,运行代码可以调用 在云盘目录下,右键->更多->Google Colaboratory。新建.ipynb文件 (整个环境下,相当于linux中的bash,只不过命令前要加感叹号!) 2、挂载 ...

    1、谷歌云盘

    把python文件、数据集什么的,存放到谷歌云盘中,运行代码可以调用

    在云盘目录下,右键->更多->Google Colaboratory。新建.ipynb文件
    (整个环境下,相当于linux中的bash,只不过命令前要加感叹号!)

    2、挂载

    在这个 .ipynb文件中,挂载谷歌云盘,才可以调用云盘中的文件

    from google.colab import drive
    drive.mount("/content/drive",force_remount=True)
    

    点击以下链接,登录google账号
    在这里插入图片描述
    在这里插入图片描述
    复制粘贴到上一个图的框框里,enter。显示“Mouted at /content/drive”,挂载成功
    左边就可以看到你的云盘文件
    在这里插入图片描述

    3、申请GPU资源

    在这里插入图片描述
    在这里插入图片描述
    查看分配到的GPU

    !/opt/bin/nvidia-smi
    

    在这里插入图片描述

    4、目标路径

    要进入到.py文件所在的文件路径下

    # 指定当前的工作目录
    import os
     
    # 此处为google drive中的文件路径,drive为之前指定的工作根目录,要加上
    os.chdir("/content/drive/MyDrive/...../src")
    

    此时再看一下当前目录下的文件,确定是我们想要的路径
    在这里插入图片描述

    5、运行python文件

    相当于命令行调用python文件

    !python xxx.py
    

    在这里插入图片描述

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如何用gpu跑python代码

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