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tensorflow之如何使用GPU而不是CPU問(wèn)題

更新時(shí)間：2023年05月10日 16:48:00 作者：叩釘吧zz

這篇文章主要介紹了tensorflow之如何使用GPU而不是CPU問(wèn)題，具有很好的參考價(jià)值，希望對(duì)大家有所幫助。如有錯(cuò)誤或未考慮完全的地方，望不吝賜教

如何使用GPU而不是CPU

首先查看設(shè)備

from tensorflow.python.client import device_lib
print(device_lib.list_local_devices())

如果發(fā)現(xiàn)只有一個(gè)CPU可用

則說(shuō)明可能存在一下情況：

1 tensorflow-gpu是否安裝，版本查看，如果版本低于tensorflow，則默認(rèn)啟動(dòng)CPU（t-gpu版本最好高于t）

pip install tensorflow-gpu==2.3.0 -i https://pypi.douban.com/simple/

2 CUDA初始化

在開(kāi)始訓(xùn)練的前面輸入如下：

# 使用CPU：
import os
os.environ["CUDA_DEVICE_ORDER"] = "PCI_BUS_ID"
os.environ["CUDA_VISIBLE_DEVICES"] = "-1" # 這一行注釋掉就是使用cpu，不注釋就是使用gpu
# 使用GPU：
import os
os.environ["CUDA_DEVICE_ORDER"] = "PCI_BUS_ID"
# os.environ['CUDA_VISIBLE_DEVICES'] = "0" #這個(gè)是僅選擇使用GPU 0
# os.environ['CUDA_VISIBLE_DEVICES'] = "1" #這個(gè)是僅選擇使用GPU 1
# os.environ['CUDA_VISIBLE_DEVICES']  = “0,1” #設(shè)置當(dāng)前使用的GPU設(shè)備為0,1號(hào)

tensorflow使用GPU的設(shè)置方式

方法一

Config=tf.ConfigProto(allow_soft_placement=True) ?##:如果你指定的設(shè)備不存在,允許TF自動(dòng)分配設(shè)備
Config.gpu_options.allow_growth=True ?##動(dòng)態(tài)分配內(nèi)存
sess=tf.session(config=config)

方法二

gpu_options = tf.GPUOptions(allow_growth=True)
gpu_options =tf.GPUOptions(per_process_gpu_memory_fraction=0.8,allow_growth=True) ##每個(gè)gpu占用0.8的顯存
config=tf.ConfigProto(gpu_options=gpu_options,allow_soft_placement=True)
sess=tf.session(config=config)##如果電腦有多個(gè)GPU，tensorflow默認(rèn)全部使用。如果想只使用部分GPU，可以設(shè)置CUDA_VISIBLE_DEVICES。

控制使用哪個(gè)gpu

os.environ[“CUDA_DEVICE_ORDER”] = “PCI_BUS_ID” ##指定的設(shè)備名稱
os.environ[‘CUDA_VISIBLE_DEVICES'] = ‘0' #使用 GPU 0
os.environ[‘CUDA_VISIBLE_DEVICES'] = ‘0,1' # 使用 GPU 0，1

總結(jié)

以上為個(gè)人經(jīng)驗(yàn)，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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