python使用gpu教程,python怎么让系统用gpu跑

【Python】设置指定GPU运行

1、引入os和torch库，这是为了使用os.environ进行环境变量的设置，以及利用torch库来操作GPU。 使用os.environ[CUDA_VISIBLE_DEVICES] = device_number，将device_number替换为你的GPU编号，例如设置为0表示使用第一块GPU。

2、确定版本兼容性 了解GPU驱动支持的CUDA版本：首先，确认你的电脑GPU显卡驱动支持的CUDA版本。 查找Python及相关库的适配版本：根据已确定的CUDA版本，查找与之兼容的Python版本以及TensorFlow、PyTorch等深度学习框架的版本。

3、要使用GPU运行普通的Python程序，首先确保已经安装了CUDA和Cupy。这一步是关键，没有它们，GPU的加速功能将无法实现。Cuda是NVIDIA提供的GPU编程接口，而Cupy是基于Numpy的库，专门为GPU优化设计，让开发者能以更熟悉的方式在GPU上运行代码。具体操作上，只需要在Python脚本中将numpy替换为cupy。

4、在Windows系统中，可通过“图形设置”来指定应用程序使用特定的GPU。这有助于确保需要加速的程序能够利用到GPU资源。 应用程序特定的设置 对于支持GPU加速的应用程序，如Adobe Premiere Pro，需在应用程序的设置中启用GPU加速。这通常涉及选择特定的渲染程序，如CUDA加速。

深度学习新手指南环境搭建及适配(WIN10+Python+TensorFlow-gpu+Kera...

创建TensorFlow环境：打开Anaconda Prompt。输入命令conda create -name tensorflow-gpu python=4，创建名为tensorflow-gpu的Python环境。测试Python：在Anaconda Prompt中输入python，进入Python交互环境。输入简单代码测试Python是否正常工作。

年最新WSL搭建深度学习平台教程如下：前提条件 操作系统：Windows 11显卡支持：确保显卡支持CUDA和CuDNN，并已安装最新显卡驱动WSL版本：推荐使用WSL2及Ubuntu 04版本部署路径选择 Docker法：无需在WSL内部安装显卡驱动，便于迁移，适合迁移需求高的开发者。

使用conda创建一个名为“tensorflow”的虚拟环境。激活该虚拟环境，以便在其中安装TensorFlowGPU。安装TensorFlowGPU 10：在激活的虚拟环境中，首先更新pip版本。使用pip安装TensorFlowGPU 10的whl文件。通过pip list命令检查安装情况，确保numpy和pip版本与TensorFlow版本匹配。

推荐版本：TensorFlow 15（最后一个x版本）或x（需确认CUDA/cuDNN兼容性）。Spyder环境配置 若需在Spyder中使用TensorFlow，需通过conda install spyder或pip install spyder安装独立环境（如conda create -n tf_env python=6 spyder）。

WIN10+RTX3090+Tensorflow+CUDA11+CUDNN0.5多GPU并行配置与优化建议 配置确认 您的硬件配置（WINI9-10900K、64G内存、双RTX3090显卡）以及软件配置（Python CUDA1CUDNN0.TensorFlow tf-nightly-gpu）在多数情况下是兼容且能够高效运行的。

【全网第一详细】Windows下编译使用GPU版本的DLib

编译Dlib：以管理员模式打开cmd，并进入到Dlib文件夹下。输入命令python setup.py install进行编译，等待编译完成。嵌入到Python中使用：将编译好的Dlib整个文件夹放入Python的Libsite-packages目录下，以便在Python中直接使用。测试使用：在Python中导入dlib库，并打印dlib.DLIB_USE_CUDA和dlib.cuda.get_num_devices()来验证GPU版本是否成功编译并可以使用。

python3 setup.py install --yes USE_AVX_INSTRUCTIONS --no DLIB_USE_CUDA1212 注意：这个安装步骤是默认认为没有GPU的，所以不支持cuda。在自己手动编译了dlib后，我们可以在python中import dlib了。之后再重新安装，就可以配置成功了。

DeepFaceLab支持多种提取器，如MTCNN、DLIBCNN、S3FD等，支持手动提取，以获取更好的效果，并兼容GPU和CPU版本，可以从MEGA下载。下载和安装DeepFaceLab的详细步骤如下：首先，从官网或第三方资源站点下载预编译好的Windows版本。接着，检查更新和使用git拉取作者最新版本的程序。