1. 引入os和torch库，这是为了使用os.environ进行环境变量的设置，以及利用torch库来操作GPU。2. 使用os.environ['CUDA_VISIBLE_DEVICES'] = 'device_number'，将'device_number'替换为你的GPU编号，例如设置为0表示使用第一块GPU。3. 这行代码将指定GPU编号的环境变量设置为系统可见，这样在执行torch...
【Python】设置指定GPU运行
为了设置Python运行时使用指定的GPU，你需要在你的Python脚本的开头引入os和torch库，然后加入特定的代码行。
具体的代码如下：
这段代码的含义在于，对于这段代码而言，在系统中只有指定的GPU是可使用的。
os.environ是Python中用于获取环境变量的工具。
环境变量在程序与操作系统之间起到沟通的作用，它们允许程序获取和修改系统环境中的各种参数，从而影响程序的运行环境。
使用os.environ设置环境变量的具体步骤和原理如下：
1. 引入os和torch库，这是为了使用os.environ进行环境变量的设置，以及利用torch库来操作GPU。
2. 使用os.environ['CUDA_VISIBLE_DEVICES'] = 'device_number'，将'device_number'替换为你的GPU编号，例如设置为0表示使用第一块GPU。
3. 这行代码将指定GPU编号的环境变量设置为系统可见，这样在执行torch库的代码时，系统就会只识别和使用这个指定的GPU。
通过设置CUDA_VISIBLE_DEVICES环境变量，你可以在不修改任何代码的情况下，控制你的Python脚本在运行时使用哪个GPU，从而优化计算性能或解决多GPU配置下的资源分配问题。2024-11-15
