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python怎么利用gpu加速

来源:动视网 责编:小采 时间:2020-11-27 14:09:32
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python怎么利用gpu加速

python怎么利用gpu加速:看了好多教程都提到了使用 os.environ["CUDA_VISIBLE_DEVICES"] = "1" 或者export CUDA_VISIBLE_DEVICES=1但是我加进代码里面速度并没有提高,查了很久才找到问题所在,当你的电脑有两块以上GPU时,上面这两句代码才起作用!因为我的
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导读python怎么利用gpu加速:看了好多教程都提到了使用 os.environ["CUDA_VISIBLE_DEVICES"] = "1" 或者export CUDA_VISIBLE_DEVICES=1但是我加进代码里面速度并没有提高,查了很久才找到问题所在,当你的电脑有两块以上GPU时,上面这两句代码才起作用!因为我的
 看了好多教程都提到了使用 os.environ["CUDA_VISIBLE_DEVICES"] = "1" 或者export CUDA_VISIBLE_DEVICES=1

但是我加进代码里面速度并没有提高,查了很久才找到问题所在,当你的电脑有两块以上GPU时,上面这两句代码才起作用!

因为我的电脑只有一块GPU,所以需要将参数的“1”改成“0”才可以,否则找不到“1”号设备,它就会默认使用CPU,速度不会提高。

如果是在终端中运行python程序,使用命令:CUDA_VISIBLE_DEVICES=0 python filename.py即可

如果有多块卡,想要指定多个gpu训练,可以这样设置:

def set_gpus(gpu_index):
 if type(gpu_index) == list:
 gpu_index = ','.join(str(_) for _ in gpu_index)
 if type(gpu_index) ==int:
 gpu_index = str(gpu_index)
 os.environ["CUDA_VISIBLE_DEVICES"] = gpu_index

通过调用set_gpu函数即可实现。

一定要注意的是,CUDA_VISIBLE_DEVICES,每!一!个!字!母! 必须完全写对,如果不小心写成了CUDA_VISIBLE_DIVICES或者CUDA_VISIABLE_DEVICES ,代码是不会报错的,但是GPU调用不会成功,

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python怎么利用gpu加速:看了好多教程都提到了使用 os.environ["CUDA_VISIBLE_DEVICES"] = "1" 或者export CUDA_VISIBLE_DEVICES=1但是我加进代码里面速度并没有提高,查了很久才找到问题所在,当你的电脑有两块以上GPU时,上面这两句代码才起作用!因为我的
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标签: 如何用 加速 gpu
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