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0. 前言

以fashion_mnist 为例，指定GPU。
包括，手动指定和 tf.config.set_soft_device_placement

1. 代码部分

1. 导入模块

import matplotlib as mpl
import matplotlib.pyplot as plt
%matplotlib inline
import numpy as np
import sklearn
import pandas as pd
import os
import sys
import time
import tensorflow as tf
from tensorflow import keras# os.environ['CUDA_VISIBLE_DEVICES'] = '/gpu:0'
print(tf.__version__)
print(sys.version_info)
for module in mpl,np,pd,sklearn,tf,keras:print(module.__name__,module.__version__)

3. 指定GPU

3.1 手动指定

3.1.1 查看GPU

获取物理GPU 和逻辑GPU

tf.debugging.set_log_device_placement(True) # 查看变量分布在哪个GPU上
gpus = tf.config.experimental.list_physical_devices('GPU') # 获取物理GPU
print(gpus)
for gpu in gpus: # 物理GPU 设置成自增长tf.config.experimental.set_memory_growth(gpu,True)print(len(gpus))
print('='*10)
logical_gpus = tf.config.experimental.list_logical_devices('GPU') # 获取逻辑GPU
print(len(logical_gpus))

3.1.2 手动设置

# 手动指定GPU
c = []
for gpu in logical_gpus:print(gpu.name)with tf.device(gpu.name):a = tf.constant([[1.0,2.0,3.0],[4.0,5.0,6.0]])b = tf.constant([[1.0,2.0],[3.0,4.0],[5.0,6.0]])c.append(tf.matmul(a,b))print(c)print('-'*10)
with tf.device('/CPU:0'):matmul_sum = tf.add_n(c)print(matmul_sum)

3.2 另一种方法

3.2.1 查看和设置

tf.config.set_soft_device_placement

tf.debugging.set_log_device_placement(True) # 查看变量分布在哪个GPU上
tf.config.set_soft_device_placement(True) #
gpus = tf.config.experimental.list_physical_devices('GPU') # 获取物理GPU
print(gpus)
for gpu in gpus: # 物理GPU 设置成自增长tf.config.experimental.set_memory_growth(gpu,True)print(len(gpus))
print('='*10)
logical_gpus = tf.config.experimental.list_logical_devices('GPU') # 获取逻辑GPU
print(len(logical_gpus))

c = []
for gpu in logical_gpus:
#     print(gpu.name)
#     with tf.device(gpu.name):a = tf.constant([[1.0,2.0,3.0],[4.0,5.0,6.0]])b = tf.constant([[1.0,2.0],[3.0,4.0],[5.0,6.0]])c.append(tf.matmul(a,b))print(c)print('-'*10)
with tf.device('/CPU:0'):matmul_sum = tf.add_n(c)print(matmul_sum)

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1. 代码部分

1. 导入模块

3. 指定GPU

3.1 手动指定

3.1.1 查看GPU

3.1.2 手动设置

3.2 另一种方法

3.2.1 查看和设置

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