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

更新時(shí)間：2020年02月03日 11:40:18 作者：sherry穎

今天小編就為大家分享一篇tensorflow指定GPU與動(dòng)態(tài)分配GPU memory設(shè)置，具有很好的參考價(jià)值，希望對(duì)大家有所幫助。一起跟隨小編過(guò)來(lái)看看吧

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(hào)GPU，通過(guò)命令

nvidia-smi

可以查看各個(gè)GPU的使用情況。

另外，也可以在python程序中指定GPU，并且動(dòng)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(huì)按需分配memory。

以上這篇tensorflow指定GPU與動(dòng)態(tài)分配GPU memory設(shè)置就是小編分享給大家的全部?jī)?nèi)容了，希望能給大家一個(gè)參考，也希望大家多多支持腳本之家。

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