linux环境变量指定gpu

    在深度学习、图像处理等领域，GPU已经成为了必备的硬件设备。而在使用GPU运行程序时，我们通常需要指定使用哪一张GPU，这样才能让程序跑得更快。本文将主要介绍在Linux环境下如何通过环境变量来指定GPU。

    一、查看当前系统中的GPU

    在开始指定GPU前，我们需要先查看当前系统中有哪些GPU设备。可以通过命令nvidia-smi来查看：

    nvidia-smi

    该命令会显示当前系统中所有NVIDIA的GPU设备信息。

    二、设置环境变量

    有了上面的信息后，我们就可以设置环境变量来指定使用哪一张GPU了。以Python为例，可以通过以下代码来设置环境变量：

    python

    importos

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

    其中，数字1表示要使用的GPU编号。如果要使用多张GPU，则可以用逗号分隔多个编号：

    python

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

    以上代码表示使用编号为0和1的两张GPU。

    三、实际应用

    下面以TensorFlow框架为例，演示如何在Linux环境下通过环境变量来指定GPU。

    首先，我们需要安装TensorFlow：

    pipinstalltensorflow-gpu

    安装完成后，可以通过以下代码来测试是否能够使用GPU：

    python

    importtensorflowastf

    tf.test.gpu_device_name()

    如果输出类似于/device:GPU:0的信息，则说明GPU正常工作。

    接下来，我们可以通过设置环境变量来指定使用哪一张GPU。例如，如果要使用编号为1的GPU，则可以这样设置：

    python

    importos

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

    然后，在创建TensorFlow会话时，就会自动使用指定的GPU：

    python

    importtensorflowastf

    withtf.Session()assess:

    a=tf.constant(1.0,shape=[1000,1000])

    b=tf.constant(2.0,shape=[1000,1000])

    c=tf.matmul(a,b)

    print(sess.run(c))

    在运行上述代码时，TensorFlow就会自动使用编号为1的GPU。

    四、总结

    本文介绍了如何在Linux环境下通过环境变量来指定GPU。在实际应用中，我们通常需要根据具体情况来选择使用哪一张GPU，以达到最优的性能。

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