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:
pythonimport 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.
-
استكشف ميزات Google Colab في التحليل البياني10/01/2024
-
تعديل الصور في TensorFlow18/03/2024
-
تطبيق L2 Regularization في TensorFlow09/03/2024
المزيد من المعلومات
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:
pythonimport os
os.environ["CUDA_VISIBLE_DEVICES"] = "0" # تحديد الجهاز الأول
أو إذا أردت تحديد أكثر من جهاز، يمكنك استخدام مؤشرات الفاصلة بينها:
pythonos.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.