设置 CUDA_VISIBLE_DEVICES

深度学习过程中需要配置可见的显卡设备，本文记录 CUDA_VISIBLE_DEVICES 配置方法。

简介

服务器中有多个GPU，选择特定的GPU运行程序可在程序运行命令前使用：CUDA_VISIBLE_DEVICES=0命令。0为服务器中的GPU编号，可以为0, 1, 2, 3等，表明对程序可见的GPU编号。

说明

命令	说明
CUDA_VISIBLE_DEVICES=1	只有编号为1的GPU对程序是可见的，在代码中gpu[0]指的就是这块GPU
CUDA_VISIBLE_DEVICES=0,2,3	只有编号为0,2,3的GPU对程序是可见的，在代码中gpu[0]指的是第0块，gpu[1]指的是第2块，gpu[2]指的是第3块
CUDA_VISIBLE_DEVICES=2,0,3	只有编号为0,2,3的GPU对程序是可见的，但是在代码中gpu[0]指的是第2块，gpu[1]指的是第0块，gpu[2]指的是第3块

使用

临时设置

Linux： export CUDA_VISIBLE_DEVICES=1
windows:  set CUDA_VISIBLE_DEVICES=1

python 运行时设置

import os
os.environ["CUDA_VISIBLE_DEVICES"] = "1"

或

CUDA_VISIBLE_DEVICES=1 python **.py

注意：这种设置方法一定要在第一次使用 cuda 之前进行设置

永久设置

• linux:
  在~/.bashrc 的最后加上export CUDA_VISIBLE_DEVICES=1，然后source ~/.bashrc
• windows:
  打开我的电脑环境变量设置的地方，直接添加就行了。

参考资料

• https://blog.csdn.net/lscelory/article/details/83579062
• https://blog.csdn.net/weixin_41803874/article/details/93541309

文章链接：
https://www.zywvvd.com/notes/environment/cuda/cuda-vis-device/cuda-vis-device/