这段代码是用来设置环境变量的。具体来说,它将CUDA_VISIBLE_DEVICES这个环境变量设置为'0, 1',表示只使用GPU设备0和1来运行程序。
在深度学习中,通常会使用CUDA来加速模型的训练和推理过程,而CUDA_VISIBLE_DEVICES就是用来指定程序可以使用哪些GPU设备的环境变量。在这个例子中,设置为'0, 1',意味着程序只会使用GPU设备0和1来运行,而不会使用其他的GPU设备。
需要注意的是,如果没有设置CUDA_VISIBLE_DEVICES这个环境变量,程序将默认使用所有可用的GPU设备来运行。如果系统中只有一块GPU设备,那么设置这个环境变量也不会有任何效果。
----------------写一个os.environ['CUDA_VISIBLE_DEVICES'] = '0, 1'示例代码
以下是一个简单的示例代码,演示了如何设置CUDA_VISIBLE_DEVICES环境变量为0和1,以便使用两个GPU设备来运行程序:
import os # 设置CUDA_VISIBLE_DEVICES环境变量 os.environ['CUDA_VISIBLE_DEVICES'] = '0, 1' # 加载深度学习模型 model = ... # 训练模型 model.fit(...) # 进行推理 result = model.predict(...)
在上面的代码中,首先使用os.environ['CUDA_VISIBLE_DEVICES'] = '0, 1'将CUDA_VISIBLE_DEVICES环境变量设置为0和1,然后加载深度学习模型并进行训练和推理。由于设置了CUDA_VISIBLE_DEVICES环境变量,程序只会使用GPU设备0和1来运行,从而加速模型的训练和推理过程。