많은 튜토리얼을 읽고 os.environ["CUDA_VISIBLE_DEVICES"] = "1" 또는 CUDA_VISIBLE_DEVICES=1
을 사용하여 언급했지만 코드에 추가해도 속도가 향상되지 않았습니다. 찾는 데 오랜 시간이 걸렸습니다. 위의 두 줄의 코드는 컴퓨터에 GPU가 2개 이상 있을 때만 작동합니다!
내 컴퓨터에는 GPU가 하나뿐이므로 매개변수 "1"을 "0"으로 변경해야 합니다. 그렇지 않으면 장치 "1"을 찾을 수 없으면 기본적으로 CPU를 사용하고 속도는 증가하지 않습니다.
터미널에서 Python 프로그램을 실행하는 경우 다음 명령을 사용하세요. CUDA_VISIBLE_DEVICES=0 python filename.py
카드가 여러 개 있고 GPU 교육을 여러 개 지정하려는 경우 다음과 같이 설정할 수 있습니다.
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
By set_gpu 함수를 호출하면 실현될 수 있습니다.
CUDA_VISIBLE_DEVICES를 꼭 기억하세요! 하나! 개인! 성격! 어머니! 실수로 CUDA_VISIBLE_DIVICES 또는 CUDA_VISIABLE_DEVICES를 작성하면 코드는 오류를 보고하지 않지만 GPU 호출은 성공하지 못합니다.
위 내용은 Python에서 GPU 가속을 사용하는 방법의 상세 내용입니다. 자세한 내용은 PHP 중국어 웹사이트의 기타 관련 기사를 참조하세요!
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