linux指定显卡训练

    深度学习是目前人工智能领域最热门的技术之一，而使用GPU进行训练已经成为了加速深度学习的标准做法。然而，当我们拥有多张显卡时，如何指定显卡进行训练呢？在Linux系统下，这并不是件困难的事情。

    一、查看显卡信息

    在Linux下查看显卡信息可以通过nvidia-smi命令实现。该命令可以显示当前系统中所有NVIDIA显卡的详细信息。

    bash

    nvidia-smi

    二、设置环境变量

    在使用GPU进行深度学习训练时，我们需要设置CUDA_VISIBLE_DEVICES环境变量来指定使用哪些GPU进行训练。该环境变量的值为一个逗号分隔的GPU编号列表，例如：

    bash

    exportCUDA_VISIBLE_DEVICES=0,1

    上述命令将会使用编号为0和1的两张GPU进行训练。

    三、使用Python代码指定显卡

    在Python代码中指定使用哪些GPU也很简单。我们只需要在代码中添加以下几行：

    python

    importos

    os.environ["CUDA_VISIBLE_DEVICES"]="0,1"

    上述代码将会使用编号为0和1的两张GPU进行训练。

    四、使用TensorFlow指定显卡

    在TensorFlow中，可以通过设置session的config属性来指定使用哪些GPU进行训练。例如：

    python

    importtensorflowastf

    config=tf.ConfigProto()

    config.gpu_options.visible_device_list="0,1"

    sess=tf.Session(config=config)

    上述代码将会使用编号为0和1的两张GPU进行训练。

    五、使用PyTorch指定显卡

    在PyTorch中，可以通过设置CUDA_VISIBLE_DEVICES环境变量来指定使用哪些GPU进行训练。例如：

    bash

    exportCUDA_VISIBLE_DEVICES=0,1

    上述命令将会使用编号为0和1的两张GPU进行训练。

    六、总结

    本文介绍了在Linux系统下如何指定显卡进行深度学习训练。无论是通过命令行还是在代码中进行设置，都非常简单。希望本文能够对大家有所帮助。

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