Tensorflow相关学习笔记(一)GPU处理相关

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import tensorflow as tf
print(tf.test.is_gpu_available())

输出为True表示可用。

指定GPU

import os
os.environ["CUDA_VISIBLE_DEVICES"] = "2"

指定为第二块GPU。

定量设置显存

设置使用的GPU显存：

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

分配给tensorflow的GPU显存大小为：GPU实际显存*0.7。

按需分配

按需分配，可以使用allow_growth参数：

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

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