cuda設定指定的GPU可見

可設定環境變數cuda_visible_devices，指明可見的cuda裝置

方法1： 在/etc/profile或~/.bashrc的配置檔案中配置環境變數(/etc/profile影響所有使用者，~/.bashrc影響當前使用者使用的bash shell)

在/etc/profile檔案末尾新增以下行：

export cuda_visible_devices=0,1 ##僅顯示卡裝置0,1gpu可見。可用的gpu可通過nvidia-smi -l命令檢視

:wq儲存並退出

source /etc/profile使配置檔案生效

方法2：若上述配置無效，可在執行cuda程式時指明引數，如

cuda_visible_devices

=0,1
./cuda_executable

environment variable syntax                               results

cuda_visible_devices=1              only device 1 will be seen

cuda_visible_devices=0,1            devices 0 and 1 will be visible

cuda_visible_devices=」0,1」          same as above, quotation marks are optional

cuda_visible_devices=0,2,3          devices 0, 2, 3 will be visible; device 1 is masked

cuda設定指定的GPU可見

可設定環境變數cuda visible devices，指明可見的cuda裝置 方法1 在 etc profile或 bashrc的配置檔案中配置環境變數 etc profile影響所有使用者，bashrc影響當前使用者使用的bash shell 在 etc profile檔案末尾新增以下行 exp...

Tensorflow全域性設定可見GPU編號

筆者需要tensorflow僅執行在乙個gpu上 機器本身有多gpu 而且需要依據系統引數動態調節，故無法簡單使用cuda visible devices。一種方式是全域性使用tf.device函式生成的域，但裝置號需要在繪製graph前指定，仍然不夠靈活。查閱文件發現config的gpuoptio...

Tensorflow全域性設定可見GPU編號操作

筆者需要tensorflow僅執行在乙個gpu上 機器本身有多gpu 而且需要依據系統引數動態調節，故無法簡單使用cuda visible devices。一種方式是全域性使用tf.device函式生成的域，但裝置號需要在繪製graph前指定，仍然不夠靈活。查閱文件發現config的gpuoptio...