深度學習GPU執行環境的檢視和設定

2021-10-04 05:29:26 字數 920 閱讀 7354

使用nvidia-smi來查詢gpu資訊

nvidia-smi是乙個命令列工具,可以幫助你管理操作gpu device,並且允許你查詢和更改device狀態。

在windows命令提示符中輸入cd c:\program files\nvidia corporation\nvsmi,再輸入nvidia-smi即可

nvidia-smi用處很多,比如,下面的指令可列出電腦上的可用gpu列表:

$ nvidia-smi -l

gpu 0: geforce 940mx (uuid: gpu-1d8cce6d-84a3-fd64-e2e5-76b2489b91fd)

如果電腦上有多塊gpu可以供使用,比如gpu 0~5,這個時候我們可以使用環境變數cuda_visible_devices來解決這個問題。 

比如:cuda_visible_devices=1  只有編號為1的gpu對程式是可見的,在**中gpu[0]指的就是gpu1

cuda_visible_devices=1,3,5  只有編號為1,3,5的gpu對程式是可見的,在**中gpu[0],gpu[1],gpu[2]分別對應gpu1,3,5

cuda_visible_devices=2,0,3  只有編號為2,0,3的gpu對程式是可見的,在**中gpu[0],gpu[1],gpu[2]分別對應gpu2,0,3

可以設定永久環境變數或臨時環境變數。

設定永久環境變數,需要到我的電腦-屬性-系統高階設定-環境變數,新增同名同值變數;

設定python執行時的臨時環境變數,可在初始化需要呼叫gpu的**之前,執行以下操作:

import os

os.environ["cuda_visible_devices"]='0'

可執行以下**檢視臨時環境變數:

os.environ.get('cuda_visible_devices')

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