我想用2个GPU（id 5、6）训练模型，所以我用CUDA_VISIBLE_DEVICES=5,6 train.py运行代码。但是，当我打印torch.cuda.current_device时，我仍然得到ID 0而不是5,6。但是torch.cuda.device_count是2，这很正确。如何正确使用GPU5,6？
Pytorch多GPU问题
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问答
iCMS 回答：Pytorch多GPU问题
很可能是正确的。 PyTorch仅看到两个GPU（因此索引为0和1），它们实际上就是您的GPU 5和6。
使用nvidia-smi检查实际使用情况。如果仍然不一致，则可能需要设置环境变量：
export CUDA_DEVICE_ORDER=PCI_BUS_ID
（请参见Inconsistency of IDs between 'nvidia-smi -L' and cuDeviceGetName()）
,您可以检查设备名称以验证它是否是该GPU的正确名称。但是，我认为，当您将Cuda_Visible设置在外部时，您已被迫将手电筒仅看着2 gpu。因此，割炬将为它们手动将索引设置为0和1。因此，当您检查current_device时，它将输出0