Tensorflow指定顯示卡GPU執行

2021-08-19 22:18:29 字數 403 閱讀 3772

有些工作站配備了不止一塊顯示卡,比如4路泰坦。tensorflow會預設使用第0塊gpu,而以tensorflow為backend的keras會預設使用全部gpu資源。有時候有多個人需要跑實驗,如果乙個人占用了全部gpu,其他人就不能跑了。因此需要能夠指定使用特定的gpu。

具體地,只需要在主**的開頭插入如下**,即可指定使用第3塊(從0開始計數)gpu。

import os

os.environ["cuda_visible_devices"] = "3"

可以使用nvidia-smi來檢視gpu占用情況。

有一點需要注意的是,**中指定的編號與nvidia-smi中顯示的編號是相反的,即3、2、1、0分別對應著0、1、2、3。

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