1. 在运行代码的时候在终端设置
CUDA_VISIBLE_DEVICES=0 python train.py
2.在代码中指定
import os
os.environ[“CUDA_VISIBLE_DEVICES”] = “0”
3. set_device
import torch
torch.cuda.set_device(0)
以上方式意味着指定使用0号GPU，官方建议使用CUDA_VISIBLE_DEVICES，不建议使用 set_device
另外使用gpustat可以查看哪个用户正在使用gpu和内存使用情况
然后输入nvidia-smi，根据内存相等的得到进程号pid，再利用kill -9 pid 可以杀死某个进程，我这里的pid是20370
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