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tensorflow指定GPU與動態(tài)分配GPU memory設(shè)置

發(fā)布時間：2020-10-03 08:35:07 來源：腳本之家 閱讀：285 作者：sherry穎 欄目：開發(fā)技術(shù)

在tensorflow中，默認(rèn)指定占用所有的GPU，如需指定占用的GPU，可以在命令行中：

export CUDA_VISIBLE_DEVICES=1

這樣便是只占用1號GPU，通過命令

nvidia-smi

可以查看各個GPU的使用情況。

另外，也可以在python程序中指定GPU，并且動態(tài)分配memory，代碼如下

import os
import sys
os.environ['CUDA_VISIBLE_DEVICES'] = sys.argv[1]
import tensorflow as tf
from keras.backend.tensorflow_backend import set_session
config = tf.ConfigProto()
config.gpu_options.allow_growth = True
set_session(tf.Session(config=config))

這樣，占用的GPU就是sys.argv[1]了，并且會按需分配memory。

以上這篇tensorflow指定GPU與動態(tài)分配GPU memory設(shè)置就是小編分享給大家的全部內(nèi)容了，希望能給大家一個參考，也希望大家多多支持億速云。

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