python指定显卡运行

原创

mob64ca12e95b2b 2024-04-08 04:17:53 ©著作权

文章标签 CUDA 环境变量 Python 文章分类 Python 后端开发

©著作权归作者所有：来自51CTO博客作者mob64ca12e95b2b的原创作品，请联系作者获取转载授权，否则将追究法律责任

Python指定显卡运行

在使用深度学习或者机器学习模型训练时，经常需要利用GPU进行加速。然而，有时候我们可能希望指定程序只在特定的显卡上运行，而不是默认使用所有可用的显卡。Python提供了一种简单的方法来实现这一目的。

使用`CUDA_VISIBLE_DEVICES`环境变量

在Python中，可以通过设置CUDA_VISIBLE_DEVICES环境变量来指定程序在特定显卡上运行。这个环境变量接受一个用逗号分隔的显卡索引列表，用来指定程序可见的显卡。第一个显卡的索引是0，第二个是1，依此类推。例如，如果我们希望程序只在第一张和第三张显卡上运行，我们可以这样设置：

import os
os.environ["CUDA_VISIBLE_DEVICES"] = "0,2"

示例代码

下面是一个简单的示例代码，展示了如何在Python中使用CUDA_VISIBLE_DEVICES环境变量来指定程序在特定显卡上运行。

import os
import tensorflow as tf

# 设置只在第一张和第三张显卡上运行
os.environ["CUDA_VISIBLE_DEVICES"] = "0,2"

# 创建一个简单的TensorFlow会话
with tf.Session() as sess:
    a = tf.constant(1.0)
    b = tf.constant(2.0)
    c = a + b
    result = sess.run(c)
    print(result)

在这段示例代码中，我们设置CUDA_VISIBLE_DEVICES环境变量为"0,2"，并创建了一个简单的TensorFlow会话，该会话只能在第一张和第三张显卡上运行。

总结

通过设置CUDA_VISIBLE_DEVICES环境变量，我们可以很方便地指定程序在特定显卡上运行，而不是默认使用所有可用的显卡。这对于需要同时运行多个程序或者需要控制程序在哪些显卡上运行的情况下非常有用。希望本文能够帮助你更好地利用Python中的GPU加速功能。

甘特图示例

下面是一个使用mermaid语法的甘特图示例，展示了一个任务的时间安排情况。

gantt
    dateFormat  YYYY-MM-DD
    title 任务甘特图
    section 任务A
    任务A1: done, 2022-01-01, 2022-01-03
    任务A2: active, 2022-01-04, 3d
    任务A3: 2022-01-07, 2d
    section 任务B
    任务B1: active, 2022-01-01, 3d
    任务B2: 2022-01-04, 2d
    任务B3: 2022-01-07, 3d

通过甘特图可以清晰地看到各个任务的起始时间和持续时间，帮助我们更好地安排工作进度。