1、目前主流方法：.to(device)方法 （推荐）import torch
import time
#1.通常用法
device = torch.device("cuda" if torch.cuda.is_available() else "cpu")
data = data.to(device)
model = model.to(device)
'''
1.先创建device
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2023-08-31 10:09:45
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2023-07-04 16:29:55
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import os
os.environ["CUDA_VISIBLE_DEVICES"] = "2" # 或 os.environ["CUDA_VISIBLE_DEVICES"] = "0,2,3"（等号右边的双引号可以省略）
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2023-05-31 19:12:15
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# 使用Python指定GPU进行深度学习
在深度学习的实践中，选择合适的GPU进行模型训练是提升性能的关键。默认情况下，TensorFlow和PyTorch等框架可能会自动选择可用的GPU。但有时候，我们需要手动指定某个特定的GPU，以便更高效地使用资源。本文将介绍如何使用Python的OS模块和深度学习框架来指定GPU，同时提供代码示例。
## 确认GPU设备
在开始之前，我们需要确认设
今天在阿里云上申请了一个深度学习服务器，碰到了很多坑，在网上查了好多资料，大都是自己电脑可以别的电脑就不可以的那种，整合了多个博客的文章才把环境配置好，现在写一个完整的配置方案，以后用起来就方便多了，也供大家参考。一、首先安装nvidia驱动：***在官网上查找符合自己gpu的驱动：http://www.nvidia.com/Download/index.aspx，选择合适的版本下载。 更新系统源
因为LZ是使用GPU服务器跑TensorFlow，而TensorFlow默认的是占用所有GPU，于是为了不影响其他同学使用GPU，于是就试验和总结了一下TensorFlow指定GPU的方法。。环境系统：Ubuntu14.04TensorFlow：v1.3GPU 8个GTX1080，第一列的0~7的数是GPU的序号一.设置指定GPU1.一劳永逸的方法，直接在~/.bashrc中设置环境变量 CUD
后面的不用看了，直接看最省事版本： 直接用CUDA_VISIBLE_DEVICES="2,3"指定多卡就可以，也可以给sh文件传参进去。但是，切记！切记！切记！sh文件里不能有空行，尤其是使用反斜杠 \ 连接多行的时候，
持续监控GPU使用情况命令：$ watch -n 10 nvidia-smi 一、指定使用某个显卡 如果机器中有多块GPU，tensorflow会默认吃掉所有能用的显存， 如果实验室多人公用一台服务器，希望指定使用特定某块GPU。 可以在文件开头加入如下代码：import os
os.environ["CUDA_DEVICE_ORDER"] = "PCI_BUS_ID"
os.environ[
翻译 https://www.microway.com/hpc-tech-tips/nvidia-smi_control-your-gpus/内容收录 大多数用户知道如何检查其CPU的状态，查看多少系统内存可用或找出多少磁盘空间可用。相反，从历史上看，保持GPU的运行状况和状态更加困难。如果您不知道在哪里看，甚至可能很难确定系统中GPU的类型和功能。值得庆幸的是，NVIDIA最新的硬件和软件工具
实现"python指定gpu训练 os"的流程如下所示：
1. 安装必要的软件和库
2. 导入所需的库和模块
3. 指定要使用的GPU
4. 编写训练代码
5. 运行代码
下面将详细说明每一步需要做什么以及相应的代码：
### 1. 安装必要的软件和库
在开始之前，首先需要确保已经安装了以下软件和库：
- Python：用于编写和运行代码
- CUDA：用于GPU加速计算
- cuDNN：
# 如何实现“Python FFMPEG API 指定GPU”
## 概述
作为一名经验丰富的开发者，你需要教导一位刚入行的小白如何使用Python FFMPEG API 来指定GPU。下面是整个流程的步骤表格：
| 步骤 | 描述 | 代码示例 |
|------|----------------|-
文章目录Google Colab免费GPU使用教程什么是Google Colab？让Google Colab随时可用在Google云端硬盘上创建文件夹创建新的Colab笔记本设置GPU使用Google Colab运行基本Python代码使用Google Colab运行或导入.py文件如何改变文本的样式下载泰坦尼克号数据集（.csv文件）和显示前5行从Github 仓库中克隆project到Goo
文章目录字符(character)字符集(character set)字符编码(character encoding)编码类型字符的存储ASCII(American Standard Code for Information Interchange)GB2312GBKUNICODEUTF-8 在python中，字符编码问题困扰着很多初学者，那么我们应该如何理解字符编码，做到心中“有谱”，能正确
目录1. 命令讲解2. 高效使用大家使用的服务器中有多个GPU，而这个大服务器又在被很多人使用，比如你的课题组的同学。为了资源合理分配，不占用别人正在使用的GPU，我们可以指定自己要使用的GPU组（也就是在你的代码中使用的某一个或某几个GPU），这样就很有效的避免了GPU的资源占用，实现资源的最大化，也不用因为占用特别大的GPU被课题组的“拉黑举报”了！HHH~~~选择特定的GPU组运行程序可在程
正文nvidia-docker run --rm nvidia/cuda:10.0-develdocker开的容器中要想支持gpu，也必须安装cuda(安cuda时会自动安驱动)1、可以直接使用tensorflow、pytorch等官方提供的gpu镜像。2、如果想自己定制，可以基于nvidia/cuda镜像，进行配置(不要从头自己配置)二、Docker19.03之后，内置gpu支持****增加了对
(一)mxnet 的核心接口接口功效Context指定运行设备NDArraypython与C++交互数据对象DataIter为训练提供batch数据Symbol定义网络LR Scheduler定义学习率衰减策略Optimizer优化器Executor图的前向计算与反向梯度推导Metric查看模型训练过程指标Callback回调函数KVStore跨设备的键值储存ModuleALL in one 将
pyTorch的GPU模式安装记录1. 安装CUDA2. 安装cuDNN3. 安装pyTorch4. 显卡驱动设置测试CUDA是否安装成功后记 的 的 模式需要先安装 和 ，然后才安装 。1. 安装CUDA进入到 CUDA Toolkit Archive 选择想要下载的版本：由于目前 的 文件只支持到11.0版本（见第 3 节），因此选择cuda_11.0.2_451.48_win10：
随着人工智能和深度学习技术的快速发展，计算机图形处理和人工智能应用越来越普及。然而，这些应用通常需要处理大规模的数据和计算，导致GPU资源的利用率非常高。为了更好地利用GPU资源，弹性伸缩成为了一个重要的技术手段。弹性伸缩是指根据GPU资源的实时负载情况，自动调整GPU资源的分配，以实现资源的最大利用率。在实现弹性伸缩的过程中，需要关注GPU性能指标的监控和利用。GPU性能指标是指GPU的各项性能
如图 代码所属：https://github.com/bubbliiiing/ssd-tf2怕到时候改坏了 unbelievable（不是）import time
import cv2
import numpy as np
import tensorflow as tf
from PIL import Image
from ssd import SSD
gpus = tf.config.ex
CUDA_VISIBLE_DEVICES=0 python test.py
原创
2022-10-13 09:51:29
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