Ref:
.html
显存充足,并且已经通过
CUDA与CUDNN均无错误,NVIDIA驱动无错误
以上情况很可能是是Tensorflow和pytorch冲突导致的,因为我发现当我同学在0号GPU上运行程序我就会出问题。
详见pytorch官方论坛:
使用 CUDA_VISIBLE_DEVICES
限制一下使用的GPU。
比如有0,1,2,3号GPU,CUDA_VISIBLE_DEVICES=2,3,则当前进程的可见GPU只有物理上的2、3号GPU,此时它们的编号也对应变成了0、1,即cuda:0对应2号GPU,cuda:1对应3号GPU。
# 使用python的os模块import os
os.environ['CUDA_VISIBLE_DEVICES']='2, 3'
# 直接设置环境变量(linux系统)export CUDA_VISIBLE_DEVICES=2,3
本文发布于:2024-01-29 05:53:11,感谢您对本站的认可!
本文链接:https://www.4u4v.net/it/170647879213167.html
版权声明:本站内容均来自互联网,仅供演示用,请勿用于商业和其他非法用途。如果侵犯了您的权益请与我们联系,我们将在24小时内删除。
留言与评论(共有 0 条评论) |