1.设置我的运行环境
2.登入我的GPU
3.在我的GPU中选择相应的环境
要选择自己要运行的虚拟环境下的python
选择自己要同步的文件夹,会出现两个框,前面一个框是你本地的目录,后一个是你要上传的目录.
4.查看GPU上的每一片GPU的容量
输入代码
nvidia-smi
如果你得显存比较小,可能会报错
RuntimeError:CURD out of memory
此时你需要选择显存比较大那块GPU运行,或者调小自己的batc_size
# 指定GPU运行我的项目
import os
os.environ["CUDA_VISIBLE_DEVICES"] = "0"
最后那个数字0表示使用第0块GPU
5.同步数据
同步数据的方法:
6.当你运行别人的代码的时候报错路径错误
本文内容由网友自发贡献,版权归原作者所有,本站不承担相应法律责任。如您发现有涉嫌抄袭侵权的内容,请联系:hwhale#tublm.com(使用前将#替换为@)