命令行指定显卡GPU运行python脚本

在大型机构分配的服务器集群中，需要使用GPU的程序默认都会在第一张卡上进行，如果第一张卡倍别人占用或者显存不够的情况下，程序就会报错说没有显存容量，所以能够合理地利用GPU资源能帮助你更快更好地跑出实验效果。因此，这里特地总结了一些指定GPU运行python程序的教程供大家学习。

1、指定使用GPU0运行脚本（默认是第一张显卡, 0代表第一张显卡的id,其他的以此类推）

第一种方式：

CUDA_VISIBLE_DEVICES=0 python ***.py

第二种方式：在python脚本文件中添加如下内容进行指定：

import osos.environ["CUDA_VISIBLE_DEVICES"] = "0"

如果在脚本文件中已经写明了第二种方式，则不支持第一种方式的指定。

2、指定使用多张显卡运行脚本

在GPU的id为0和1的两张显卡上运行***.py程序：

CUDA_VISIBLE_DEVICES=0,1 python ***.py

3、在单张显卡的情况下开启多个进程运行脚本

命令行程序如下：（其中NUM_GPUS_YOU_HAVE代表运行的进程数）

说明：程序会根据卡的容量分配成两个程序，不一定在两张卡，有时候一张卡的容量够则会在该张卡上开启新的进程。

python -m torch.distributed.launch --nproc_per_node=NUM_GPUS_YOU_HAVE ***.py

5、查看GPU状态

1、单次查看

nvidia-smi

2、隔一秒查看GPU状态：

watch -n 1 nvidia-smi