关于 Python 中的 os.environ 和 GPU 选择

如果你是一名 Python 开发者，想要使用硬件加速工具如 TensorFlow 或 PyTorch，那么你肯定需要配合 GPU 使用。

通常情况下，你需要在代码中设置你要使用的 GPU。但是如果你的电脑配置了多个 GPU，再加上不同的开发环境需要使用不同的 GPU，那么如何才能让代码更加灵活地选择 GPU 呢？

这时候就需要涉及到 Python 中的 os.environ 和 GPU 选择。下面我们将一步步的介绍这两部分内容。

os.environ

在我们的计算机上，有很多环境变量都是预先定义好的。我们可以通过 os.environ 这个 Python 模块来读取这些环境变量。

使用方法如下：

import os

value = os.environ['环境变量名称']

例如，我们要读取 PYTHONPATH 这个环境变量：

import os

value = os.environ['PYTHONPATH']

print(value)

通过这个方式，我们就可以方便地读取环境变量的值。下面我们来看看如何利用这个模块进行 GPU 选择。

GPU 选择

当我们需要使用多个 GPU 时，我们可以利用 CUDA_VISIBLE_DEVICES 这个环境变量来选择。具体做法如下：

import os

os.environ["CUDA_DEVICE_ORDER"] = "PCI_BUS_ID"
os.environ["CUDA_VISIBLE_DEVICES"] = "0" # 选择 GPU 编号为 0 的 GPU 

# 此时就可以使用 PyTorch 或 TensorFlow 等加速工具了
# ...

上述代码中，我们首先设置了 os.environ 的两个环境变量，然后就可以使用 PyTorch 或 TensorFlow 等加速工具进行 GPU 加速了。

如果你的电脑上有多个 GPU，你可以通过修改 "CUDA_VISIBLE_DEVICES" 的值来选择不同的 GPU。例如：

import os

os.environ["CUDA_DEVICE_ORDER"] = "PCI_BUS_ID"
os.environ["CUDA_VISIBLE_DEVICES"] = "0,1" # 同时选择 GPU 编号为 0 和 1 的 GPU 

# 此时就可以使用 PyTorch 或 TensorFlow 等加速工具了
# ...

或者你也可以使用字符串来指定 GPU 所在的 PCI 总线 ID：

import os

os.environ["CUDA_DEVICE_ORDER"] = "PCI_BUS_ID"
os.environ["CUDA_VISIBLE_DEVICES"] = "PCI_BUS_ID.0,PCI_BUS_ID.1" # 同时选择 PCI 总线 ID 分别为 0 和 1 的 GPU 

# 此时就可以使用 PyTorch 或 TensorFlow 等加速工具了
# ...

这样，我们就可以根据需要选择使用不同的 GPU了。

默认 GPU 选择

如果你的代码需要运行在多个电脑上，而不同电脑上的 GPU 是不一样的，那么如何才能让代码更加灵活地选择默认使用的 GPU 呢？

这时候，我们可以通过配置文件来实现。具体做法如下：

首先，在你的配置文件中定义一个默认的 GPU 编号：

# config.ini

[DEVICE]
default_gpu = 0

然后在你的代码中读取这个配置文件：

import configparser

# 读取配置文件
config = configparser.ConfigParser()
config.read('config.ini')

# 读取 default_gpu 的值
default_gpu = int(config['DEVICE']['default_gpu'])

# 设置 CUDA_VISIBLE_DEVICES
os.environ["CUDA_DEVICE_ORDER"] = "PCI_BUS_ID"
os.environ["CUDA_VISIBLE_DEVICES"] = str(default_gpu)

# 此时就可以使用 PyTorch 或 TensorFlow 等加速工具了
# ...

这样，你的代码就可以根据不同的配置文件选择不同的默认 GPU 了。

总结：

本文介绍了 Python 中的 os.environ 和 GPU 选择相关的内容。通过 os.environ 可以方便的获取环境变量，而通过 CUDA_VISIBLE_DEVICES 可以方便的进行 GPU 选择。特别是当我们需要在多个电脑上使用代码时，通过配置文件来实现默认 GPU 的选择也是一种不错的方式。希望这篇文章能够对你有所帮助！