(原)tensorflow中使用指定的GPU及GPU視訊記憶體
轉載請註明出處:
參考網址:
1 終端執行程式時設定使用的GPU
如果電腦有多個GPU,tensorflow預設全部使用。如果想只使用部分GPU,可以設定CUDA_VISIBLE_DEVICES。在呼叫python程式時,可以使用(見第一個參考網址Franck Dernoncourt的回覆):
CUDA_VISIBLE_DEVICES=1 python my_script.py
Environment Variable Syntax Results CUDA_VISIBLE_DEVICES=1 Only device 1 will be seen CUDA_VISIBLE_DEVICES=0,1 Devices 0 and 1 will be visible CUDA_VISIBLE_DEVICES="0,1" Same as above, quotation marks are optional CUDA_VISIBLE_DEVICES=0,2,3 Devices 0, 2, 3 will be visible; device 1 is masked CUDA_VISIBLE_DEVICES="" No GPU will be visible
2 python程式碼中設定使用的GPU
如果要在python程式碼中設定使用的GPU(如使用pycharm進行除錯時),可以使用下面的程式碼(見第二個參考網址中Yaroslav Bulatov的回覆):
import os os.environ["CUDA_VISIBLE_DEVICES"] = "2"
3 設定tensorflow使用的視訊記憶體大小
3.1 定量設定視訊記憶體
預設tensorflow是使用GPU儘可能多的視訊記憶體。可以通過下面的方式,來設定使用的GPU視訊記憶體:
gpu_options = tf.GPUOptions(per_process_gpu_memory_fraction=0.7) sess= tf.Session(config=tf.ConfigProto(gpu_options=gpu_options))
上面分配給tensorflow的GPU視訊記憶體大小為:GPU實際視訊記憶體*0.7。
可以按照需要,設定不同的值,來分配視訊記憶體。
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170703更新:
3.2 按需設定視訊記憶體
gpu_options = tf.GPUOptions(allow_growth=True)
sess = tf.Session(config=tf.ConfigProto(gpu_options=gpu_options))
170703更新結束
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tensorflow中使用指定的GPU及GPU顯存
div .config sam com chang gif 固定 www 第一個 ~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~ 本文目錄 1 終端執行程序時設置使用的GPU 2 python代碼中設置使用的GPU 3 設置tensorfl
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