linux如何设置使用哪块显卡进行训练

    在深度学习中，显卡是必不可少的硬件设备。但是，当一台机器上有多块显卡时，如何设置使用哪块显卡进行训练呢？本文将为大家详细介绍Linux下如何设置使用哪块显卡进行训练。

    一、查看显卡信息

    在设置前，我们需要先了解机器上所有的显卡信息。可以使用以下命令查看：

    lspci|grep-invidia

    如果机器上有多块NvidiaGPU，会输出类似以下的信息：

    01:00.0VGAcompatiblecontroller:NVIDIACorporationGP100GL[QuadroP6000](reva1)

    03:00.0VGAcompatiblecontroller:NVIDIACorporationGP100GL[QuadroP6000](reva1)

    二、设置环境变量

    在进行深度学习训练时，我们需要使用CUDA和CuDNN等工具。为了保证训练过程中使用正确的显卡，我们需要设置环境变量。

    首先，在.bashrc或.zshrc等文件中添加以下内容：

    exportCUDA_VISIBLE_DEVICES=0,1

    其中，0和1代表要使用的显卡编号。如果要同时使用多个显卡，则可以用逗号分隔。

    三、使用指定显卡运行程序

    在使用TensorFlow、PyTorch等深度学习框架进行训练时，我们可以使用以下命令指定要使用的显卡：

    CUDA_VISIBLE_DEVICES=0,1pythontrain.py

    这样，程序就会在指定的显卡上运行。

    四、使用nvidia-smi监控显卡使用情况

    在进行深度学习训练时，我们需要时刻监控显卡的使用情况，以便及时发现问题。可以使用nvidia-smi命令来监控显卡使用情况。

    以下是一些常用的nvidia-smi命令：

    nvidia-smi-l#每秒刷新一次显卡信息

    nvidia-smi-i0-l#只显示编号为0的显卡信息

    nvidia-smi--query-gpu=index,name,utilization.gpu,temperature.gpu,memory.total,memory.used,memory.free--format=csv#显示详细的显卡信息

    五、结语

    本文介绍了Linux下如何设置使用哪块显卡进行训练。通过设置环境变量和指定要使用的显卡，我们可以轻松地实现多块GPU之间的任务分配和负载均衡。同时，在训练过程中及时监控显卡使用情况，也是保证训练效果的重要手段。

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