看了好多教程都提到了使用 os.environ["CUDA_VISIBLE_DEVICES"] = "1" 或者export CUDA_VISIBLE_DEVICES=1
但是我加进代码里面速度并没有提高,查了很久才找到问题所在,当你的电脑有两块以上GPU时,上面这两句代码才起作用!

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

如果是在终端中运行python程序,使用命令:CUDA_VISIBLE_DEVICES=0 python filename.py即可

-------------------------------------------------补充:---------------------------------------------
如果有多块卡,想要指定多个gpu训练,可以这样设置:

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
1
2
3
4
5
6
通过调用set_gpu函数即可实现。

Attention:
一定要注意的是,CUDA_VISIBLE_DEVICES,每!一!个!字!母! 必须完全写对,如果不小心写成了 CUDA_VISIBLE_DIVICES 或者 CUDA_VISIABLE_DEVICES ,代码是不会报错的,但是GPU调用不会成功,排查问题浪费了我好几个小时。。。切记!
---------------------
作者:aaon22357
来源:CSDN
原文:https://blog.csdn.net/aaon22357/article/details/82733218
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