参考链接：https://blog.csdn.net/m0_37041325/article/details/77488981

因为LZ是使用GPU服务器跑TensorFlow，而TensorFlow默认的是占用所有GPU，于是为了不影响其他同学使用GPU，于是就试验和总结了一下TensorFlow指定GPU的方法。

环境

系统：Ubuntu14.04

TensorFlow：v1.3

GPU 8个GTX1080，第一列的0~7的数是GPU的序号

一.设置指定GPU

1.一劳永逸的方法，直接在~/.bashrc中设置环境变量

CUDA_VISIBLE_DEVICES

（1）vim ~/.bashrc

（2）在.bashrc.最下方添加

export CUDA_VISIBLE_DEVICES='XX'(这个xx是GPU的序号，比如我这边服务器上有8个GTX1080序号是0~7，可以填入任意多个序号，序号间用逗号隔开)

（3）source ~/.bashrc

这样只要每次你用TensorFlow跑程序，都只会占用指定的GPU

2.在终端设置使用的GPU

如果用方法一，虽然方便，但有的时候还是需要指定其他的GPU，这时可以这样，例如

CUDA_VISIBLE_DEVICES=2 python test.py

这样就只会使用序号为2的GPU

3.在程序中指定使用的GPU

import os
os.environ["CUDA_VISIBLE_DEVICES"]=‘6‘，‘7’

这里就设置了使用序号为6,7两个的GPU

事实上这3种方法都是为了设置环境变量CUDA_VISIBLE_DEVICES，方法一可以分别和方法二，三结合使用，比如虽然方法一设置了CUDA_VISIBLE_DEVICES=2，后面再用方法二设置使用GPU 0，执行的时候只使用GPU 0。

二.设置占用每个GPU的比例

1.定量设置显存

gpu_options = tf.GPUOptions(per_process_gpu_memory_fraction=0.7)
sess = tf.Session(config=tf.ConfigProto(gpu_options=gpu_options))

这样运行TensorFlow程序时，每个使用的GPU中，占用的显存都不超过总显存的0.7.

比如我的GTX1080显存是8G左右，然后占用的显存应该是0.7*8=5.6G左右，得到的结果5.9G，差不多。

2.按需设置显存

gpu_options = tf.GPUOptions(allow_growth=True)
sess = tf.Session(config=tf.ConfigProto(gpu_options=gpu_options))

这样设置以后，程序就会按需占用GPU显存。

参考链接

https://stackoverflow.com/questions/37893755/tensorflow-set-cuda-visible-devices-within-jupyter

https://stackoverflow.com/questions/36668467/change-default-gpu-in-tensorflow

http://www.cnblogs.com/darkknightzh/p/6591923.html

TensorFlow指定特定GPU以及占用显存的比例相关推荐

batchsize和数据量设置比例_Keras - GPU ID 和显存占用设定步骤
初步尝试 Keras (基于 Tensorflow 后端)深度框架时, 发现其对于 GPU 的使用比较神奇, 默认竟然是全部占满显存, 1080Ti 跑个小分类问题, 就一下子满了. 而且是服务器上的 ...
Keras - GPU ID 和显存占用设定
Keras - GPU ID 和显存占用设定初步尝试 Keras (基于 Tensorflow 后端)深度框架时, 发现其对于 GPU 的使用比较神奇, 默认竟然是全部占满显存, 1080Ti 跑个 ...
Linux--无进程却显示占用显存，GPU显存释放方法
文章目录一.用nvidia-smi查看对应的进程pid 二.用nvidia-smi查不到对应的进程pid 参考链接: Linux–无进程却显示占用显存,GPU显存释放方法程序结束掉,但GPU显存没 ...
【Ubuntu-Tensorflow】GPU设置及显存资源分配
最近笔者在做GPU显存资源分配的研究,发现在tf中gpu一些实用的方法和接口,共享出来,供大家参考学习,如有问题,欢迎留言讨论. 1.运行程序时,控制台设置GPU运行参数,占用显存全部资源 $ CUD ...
解决多卡加载预训练模型时，卡0总会比其他卡多占用显存，多卡占用显存不均
出现问题: 再跑stdc官方给出代码时,使用多卡加载pretrained模型时,卡0上比卡123多三个进程,卡123都只有一个进程,中断训练后卡0全部进程都中断.即卡0在正常训练时比卡123多占用显存 ...
TensorFlow指定使用GPU 多块gpu
持续监控GPU使用情况命令: $ watch -n 10 nvidia-smi 1 一.指定使用某个显卡如果机器中有多块GPU,tensorflow会默认吃掉所有能用的显存, 如果实验室多人公用一台 ...
linux xorg占用显存过大
问题要治标更要治本好吧这个问题的根本原因是电脑使用独显作为显示输出所以很多教程Ctrl+Alt+F1进入文本模式,再用Ctrl+Alt+F7回来看,xorg占用的显存变小了.这只是治标,因为进入文 ...
GPU显卡，显存位宽
显存位宽是显存在一个时钟周期内所能传送数据的位数,位数越大则瞬间所能传输的数据量越大,这是显存的重要参数之一. 1简介显存位宽是显存在一个时钟周期内所能传送数据的位数,位数越大则瞬间所能传输的数据量 ...
watch和nvidia-smi命令实时查看GPU使用、显存占用情况
方法一:watch -n 0.5 nvidia-smi watch -n 0.5 nvidia-smi:0.5代表每隔0.5秒刷新一次GPU使用情况,同理,每隔1秒刷新,则使用:watch -n 1 ...

TensorFlow指定特定GPU以及占用显存的比例

环境