python如何使用gpu_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"] &＃61; "1" 或者export CUDA_VISIBLE_DEVICES&＃61;1

但是我加进代码里面速度并没有提高&＃xff0c;查了很久才找到问题所在&＃xff0c;当你的电脑有两块以上GPU时&＃xff0c;上面这两句代码才起作用&＃xff01;

因为我的电脑只有一块GPU&＃xff0c;所以需要将参数的“1”改成“0”才可以&＃xff0c;否则找不到“1”号设备&＃xff0c;它就会默认使用CPU&＃xff0c;速度不会提高。

如果是在终端中运行python程序&＃xff0c;使用命令&＃xff1a;CUDA_VISIBLE_DEVICES&＃61;0 python filename.py即可

如果有多块卡&＃xff0c;想要指定多个gpu训练&＃xff0c;可以这样设置&＃xff1a;def set_gpus(gpu_index):

if type(gpu_index) &＃61;&＃61; list:

gpu_index &＃61; &＃39;,&＃39;.join(str(_) for _ in gpu_index)

if type(gpu_index) &＃61;&＃61;int:

gpu_index &＃61; str(gpu_index)

os.environ["CUDA_VISIBLE_DEVICES"] &＃61; gpu_index

通过调用set_gpu函数即可实现。

一定要注意的是&＃xff0c;CUDA_VISIBLE_DEVICES&＃xff0c;每&＃xff01;一&＃xff01;个&＃xff01;字&＃xff01;母&＃xff01; 必须完全写对&＃xff0c;如果不小心写成了CUDA_VISIBLE_DIVICES或者CUDA_VISIABLE_DEVICES &＃xff0c;代码是不会报错的&＃xff0c;但是GPU调用不会成功&＃xff0c;

以上就是python怎么利用gpu加速的详细内容&＃xff0c;更多请关注php中文网其它相关文章&＃xff01;

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