تعيين أجهزة CUDA_VISIBLE_DEVICES في Jupyter

لتحديد أي جهاز GPU تريد استخدامه في دفتر Jupyter، يمكنك استخدام متغير البيئة CUDA_VISIBLE_DEVICES في كود Python داخل الدفتر. يمكنك تعيين قيمة CUDA_VISIBLE_DEVICES قبل استيراد TensorFlow لتحديد أي GPU يمكن استخدامه. على سبيل المثال، إذا كنت تريد استخدام ال GPU رقم 1، يمكنك استخدام الكود التالي:

pythonCopy code
import os
os.environ["CUDA_VISIBLE_DEVICES"] = "1"  # تحديد استخدام GPU رقم 1

# استيراد TensorFlow بعد تحديد جهاز ال GPU
import tensorflow as tf

بعد تحديد قيمة CUDA_VISIBLE_DEVICES، يجب أن يتم استخدام ال GPU المحدد فقط في الدفتر. يمكنك تكرار هذه الخطوات في دفاتر Jupyter متعددة لتحديد جهاز GPU مختلف لكل دفتر.

بالتأكيد، يمكنك تحديد الأجهزة التي تريد استخدامها في TensorFlow عن طريق تعيين قيمة المتغير CUDA_VISIBLE_DEVICES قبل استيراد TensorFlow. يمكنك القيام بذلك في خلية الكود الأولى في دفتر Jupyter باستخدام الأمر التالي:

pythonCopy code
import os
os.environ["CUDA_VISIBLE_DEVICES"] = "0"  # تحديد الجهاز الأول

أو إذا أردت تحديد أكثر من جهاز، يمكنك استخدام مؤشرات الفاصلة بينها:

pythonCopy code
os.environ["CUDA_VISIBLE_DEVICES"] = "0,1"  # تحديد الجهازين الأول والثاني

يمكنك القيام بذلك في كل دفتر Jupyter الذي تريد تحديد الأجهزة فيه. يرجى ملاحظة أن هذه الطريقة ستؤثر فقط على TensorFlow في الدفتر الحالي ولن تؤثر على باقي العمليات في النظام.