tensorflow中GPU的设置
设置使用哪块GPU:
import os
os.environ['CUDA_VISIBLE_DEVICES'] = '0' # 使用 GPU 0
os.environ['CUDA_VISIBLE_DEVICES'] = '0,1' # 使用 GPU 0,1
这样tensorflow此时只会在指定的GPU上运行,但是仍然会占用整个GPU的显存,不过不和其他人公用GPU时也不会有影响,下面介绍两种限定GPU占用的方法:
为了加快运行效率,TensorFlow在初始化时会尝试分配所有可用的GPU显存资源给自己,这在多人使用的服务器上工作就会导致GPU占用,别人无法使用GPU工作的情况。
tf提供了两种控制GPU资源使用的方法,一是让TensorFlow在运行过程中动态申请显存,需要多少就申请多少;第二种方式就是限制GPU的使用率。
1、动态申请显存
config = tf.ConfigProto()
config.gpu_options.allow_growth = True
session = tf.Session(config=config)
2、限制GPU使用率
config = tf.ConfigProto()
config.gpu_options.per_process_gpu_memory_fraction = 0.4 #占用40%显存
session = tf.Session(config=config)
或者:
gpu_options=tf.GPUOptions(per_process_gpu_memory_fraction=0.4)
config=tf.ConfigProto(gpu_options=gpu_options)
session = tf.Session(config=config)
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