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在pytorch中,如何将第二个gpu设置为juptyer笔记本中的默认gpu?

在PyTorch中,可以通过以下步骤将第二个GPU设置为Jupyter笔记本中的默认GPU:

  1. 首先,确保你的机器上有两个或更多个GPU可用,并且已经安装了PyTorch和Jupyter Notebook。
  2. 打开Jupyter Notebook,并创建一个新的Python笔记本。
  3. 在笔记本的第一个代码单元格中,导入必要的库和模块:
代码语言:txt
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import os
import torch
  1. 使用以下代码将第二个GPU设置为默认GPU:
代码语言:txt
复制
os.environ["CUDA_DEVICE_ORDER"] = "PCI_BUS_ID"
os.environ["CUDA_VISIBLE_DEVICES"] = "1"

这里,CUDA_DEVICE_ORDER环境变量用于指定GPU设备的顺序,PCI_BUS_ID表示按照PCI总线ID的顺序进行排序。CUDA_VISIBLE_DEVICES环境变量用于指定可见的GPU设备索引,这里设置为1表示只使用第二个GPU。

  1. 在接下来的代码中,使用PyTorch进行GPU加速的操作,例如定义模型、加载数据等。

注意:如果你的机器上有更多的GPU设备,你可以根据需要设置CUDA_VISIBLE_DEVICES环境变量的值,以选择要使用的GPU设备。

这样,你就成功将第二个GPU设置为Jupyter笔记本中的默认GPU了。在后续的代码中,PyTorch将使用该GPU进行计算和训练。

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