cuda_places¶
注解
多卡任务请先使用 FLAGS_selected_gpus 环境变量设置可见的 GPU 设备,下个版本将会修正 CUDA_VISIBLE_DEVICES 环境变量无效的问题。
该接口根据 device_ids
创建一个或多个 paddle.CUDAPlace
对象,并返回所创建的对象列表。
如果 device_ids
为 None
,则首先检查 FLAGS_selected_gpus
标志。 例如:FLAGS_selected_gpus=0,1,2
,则返回的列表将为 [paddle.CUDAPlace(0), paddle.CUDAPlace(1), paddle.CUDAPlace(2)]
。 如果未设置标志 FLAGS_selected_gpus
,则根据 CUDA_VISIBLE_DEVICES
环境变量,返回所有可见的 GPU places。
如果 device_ids
不是 None
,它应该是使用的 GPU 设备 ID 的列表或元组。 例如:device_id=[0,1,2]
,返回的列表将是 [paddle.CUDAPlace(0), paddle.CUDAPlace(1), paddle.CUDAPlace(2)]
。
参数¶
device_ids (list(int)|tuple(int),可选) - GPU 的设备 ID 列表或元组。默认值为
None
。
返回¶
list[paddle.CUDAPlace],创建的 paddle.CUDAPlace
列表。
代码示例¶
import paddle
import paddle.static as static
# required: gpu
paddle.enable_static()
cuda_places = static.cuda_places()