最近安装了一个tensorflow-gpu2.4.0,新装的cuda也是对应的11.1版本，运行
CUDA_VISIBLE_DEVICES=0 python xxx.py 仍会显示‘CUDA_VISIBLE_DEVICES'
请问该如何设置这个环境变量
CUDA_VISIBLE_DEVICES' 不是内部或外部命令，也不是可运行的程序 或批处理文件。
- 写回答
- 好问题 0 提建议
- 关注问题
分享- 邀请回答
-
3条回答 默认 最新
有问必答小助手 2021-05-27 11:26关注您好，我是有问必答小助手，您的问题已经有小伙伴解答了，您看下是否解决，可以追评进行沟通哦~
如果有您比较满意的答案 / 帮您提供解决思路的答案，可以点击【采纳】按钮，给回答的小伙伴一些鼓励哦～～
ps:问答VIP仅需29元，即可享受5次/月 有问必答服务，了解详情>>>https://vip.csdn.net/askvip?utm_source=1146287632解决评论 打赏无用 2举报 分享
- 2018-10-23 15:51湾区人工智能的博客 'CUDA_VISIBLE_DEVICES' 不是内部或外部命令，也不是可运行的程序 或批处理文件。 #2018-09-06 08:40:20 September Thursday the 36 week, the 249 day SZ File "G:\ST\Python\code.py", line 52 while left ...
- 2025-12-15 23:11酸甜草莓二侠的博客 本文介绍如何通过微PE系统挂载外置NVMe硬盘，在普通PC上运行ACE-Step大数据集的AI音乐模型训练。该方案实现轻量、便携、可复现的深度学习实验环境，降低大模型训练门槛，适用于教学、演示与科研场景。
- 2025-11-25 09:09瞬泉的博客 本文介绍如何利用PyTorch-CUDA与Docker镜像构建高效、可复现的知识蒸馏流程，解决环境不一致、GPU利用率低、多卡训练慢等常见问题，提升AI研发效率。
- 2025-06-12 11:09Asia-Lee的博客 -dtype float16 \ --limit-mm-per-prompt image=3,video=2 # 部署指令 CUDA_VISIBLE_DEVICES=0,1,2,3 vllm serve Qwen/Qwen2.5-VL-7B-Instruct --port 8000 --host 0.0.0.0 --dtype float16 --limit-mm-per-prompt ...
- 2025-11-21 00:23具身智能与人形机器人的博客 项目提供完整的推理和微调代码，支持图像批量处理和视频交互式追踪，可通过Hugging Face获取模型检查点。技术亮点包括文本提示分割、多目标追踪、实时掩膜优化等功能，为计算机视觉领域提供了强大的通用分割工具
- 2025-10-06 20:32云博士的AI课堂的博客 MultiAgentSystem() result = asyncio.run(system.execute_task( "对比近三年研发投入增长率并生成可视化图表" )) print(result) 3.4 常见问题处理 CUDA内存不足： # 减少批处理大小 export CUDA_VISIBLE_DEVICES=0 ...
- 2025-09-03 12:27AI量化价值投资入门到精通的博客 AI推理的延迟与成本问题，本质是“中心化算力”与“分布式数据”之间的矛盾。模型压缩：用
- 2023-08-26 00:12不雨_亦潇潇的博客 【NLP】Datawhale-AI夏令营Day5打卡：预训练模型 第五天继续尝试理解预训练模型相关知识，并跑通深度学习方法Topline。 【NLP】Datawhale-AI夏令营Day6-7打卡：大模型 第六天和第七天学习了大模型的概念，大模型的...
- 2025-08-21 18:48黄涵奕的博客 CUDNN，即CUDA Deep Neural Network library，是由NVIDIA推出的一套针对深度神经网络（DNN）运算优化的软件库。它伴随着深度学习的发展应运而生，在GPU加速计算领域中扮演着至关重要的角色。自2014年推出以来，CUDNN...
- 2025-05-18 08:50观熵的博客 BentoML 是一个统一的开源 AI 模型服务框架，可帮助开发者快速将各类机器学习模型、深度学习模型以及 LLM 推理应用打包为高性能 API 服务。其独特的 Runner 架构支持模型异步并行执行、子进程隔离部署、多模型复合...
- 2025-09-15 22:49cr7258的博客 NVIDIA Dynamo 是一个开源的模块化推理框架，用于在分布式环境上实现生成式 AI 模型的服务化部署。Dynamo 通过动态资源调度、智能路由、内存优化与高速数据传输，无缝扩展大型 GPU 集群之间的推理工作负载。：一个...
- 2024-11-16 21:38
LLMs之TorchServe ：基于TorchServe 和 vLLM 部署和构建高效、可扩展的 LLM(比如Llama 3.1-70B)服务解决方案及其代码示例—将 vLLM 推理引擎全新地原生集一个处女座的程序猿的博客 LLMs之TorchServe ：基于TorchServe 和 vLLM 部署和构建高效、可扩展的 LLM(比如Llama 3.1-70B)服务解决方案及其代码示例—将 vLLM 推理引擎全新地原生集成到 TorchServe 中 目录 一、引言 二、快速入门：采用... - 2023-10-02 23:56撑住我爱代码的博客 而我在实践中发现，这种方式会发生报错，经查询可能是操作系统的原因（可参考解决报错：‘CUDA_VISIBLE_DEVICES‘ 不是内部或外部命令，也不是可运行的程序或批处理文件。_cuda_visible_devices' 不是内部或外部命令...
- 2024-04-24 00:30colourmind的博客 p = 1.0 # 这句代码放在.py文件首位os.environ['CUDA_VISIBLE_DEVICES'] 不生效 from transformers.generation.utils import LogitsProcessorList logits_processor = LogitsProcessorList() logits_processor....
- 2025-02-02 00:28TFATS-AI的博客 -served-model-name Qwen2.5-32B \ --trust-remote-code \ --port 6006 \ --tensor-parallel-size 4 \ --max-model-len 8192 \ --dtype half # 方式2: CUDA_VISIBLE_DEVICES=0 vllm serve /home/ai/Models/Qwen2.5-...
- 2025-12-12 09:14Compass宁的博客 通过QLoRA与Llama-Factory组合，可在24GB以下显存的消费级显卡上完成7B参数大模型的高效微调。QLoRA结合4-bit量化与LoRA技术，显著降低显存消耗；Llama-Factory提供标准化、可视化训练流程，支持多模型开箱即用，极...
- 2025-12-12 16:17bug菌¹的博客 该专栏系统复现并梳理全网各类 YOLOv8 改进与实战案例（当前已覆盖分类 / 检测 / 分割 / 追踪 / 关键点 / OBB 检测等方向），坚持持续更新 + 深度解析，质量分长期稳定在 97 分以上，可视为当前市面上 覆盖较全、...
- 2025-09-27 16:07元楼的博客 本文深入探讨RTX 4090显卡在Windows、Linux和macOS系统中的跨平台兼容性挑战，分析驱动架构差异、CUDA生态依赖及API抽象机制，并提出基于统一编程模型与自动化工作流的解决方案，以实现高性能GPU应用的可移植性与可...
- 2025-01-04 17:16u013250861的博客 steps","10", "--query_instruction_for_retrieval","", ], // "env": {"CUDA_VISIBLE_DEVICES":"0"}, "justMyCode": false, } ] } config的一些说明： （1）program指定当运行这个配置时将要执行的程序文件，由于...
- 2025-12-17 00:24云博士的AI课堂的博客 # Windows下Playwright安装 python -m playwright install # Mac M系列芯片 pip install tensorflow-macos # 如使用TensorFlow后端 CPU模式运行： import os os.environ["CUDA_VISIBLE_DEVICES"] = "" # 强制使用...
- 没有解决我的问题, 去提问