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一般的服务器8张卡，但是好多人都在用，如果不进行额外的设置的话，Detectron2只能使用前n张卡。比如你指定num_gpus=1，那么就只能使用0号卡，指定num_gpus = 3，那就只能使用0，1，2号卡。这样的设置肯定太蠢了，如果正好有人使用了0号卡或者1号卡，虽然后面的卡都空着，但是实验就是跑不起来。Detectron2虽然基于torch，但是要高级的多的多，不能直接指定用那几张卡来跑。那可咋整啊！（我个人真的是喜欢简洁，直截了当，就连anaconda我都不愿意用）

没办法，网上查了查，在github那里发现有人有类似的问题，网址在此：

specify gpu id · Issue #210 · facebookresearch/detectron2 · GitHub

（github也tmd有时候上的去有时候上不去的，不知道到底是个什么原因，就不能痛痛快快的吗？之前也没听过github总是访问不了啊！烦的一批）

在运行代码的时候，在前面指定可见的gpu device是哪几块就可以了，比如：

CUDA_VISIBLE_DEVICES=2,3 python3 xxx.py

命令行内容和原来一摸一样，就是在python前面添加CUDA_VISIBLE_DEVICES，用几块就写几块，如果运行代码需要2块gpu，但是CUDA_VISIBLE_DEVICES只写了1个id，那就报错了。

另外一种方法，在代码里指定程序可以看到的显卡：

import os
os.environ['CUDA_VISIBLE_DEVICES']='0,2,3'

这种方法更为稳妥一些，不会有那么多幺蛾子。