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１．在終端執行程式時指定gpu
cuda_visible_devices=0 python your_file.py # 指定gpu集群中第一塊gpu使用,其他的遮蔽掉
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 多gpu一起使用
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．在python**中指定gpu
import os
os.environ["cuda_visible_devices"] = "0" #指定第一塊gpu
３．設定定量的gpu使用量
config = tf.configproto()
config.gpu_options.per_process_gpu_memory_fraction = 0.9 # 占用gpu90%的視訊記憶體
session = tf.session(config=config)
４．設定最小的gpu使用量
config = tf.configproto()
config.gpu_options.allow_growth = true
session = tf.session(config=config)
如何檢視伺服器GPU狀態
gpu gpu 編號 name gpu 型號 persistence m 持續模式的狀態。持續模式雖然耗能大，但是在新的gpu應用啟動時，花費的時間更少，這裡顯示的是off的狀態 fan 風扇轉速，從0到100 之間變動 temp 溫度，單位是攝氏度 perf 效能狀態，從p0到p12，p0表示最大...
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GPU雲伺服器
您只需要專注於深度學習本身，無需安裝任何深度學習環境，零設定開啟您的深度學習之旅。極客雲，為深度學習而生，您只需簡單幾步操作即可測試和訓練您的模型。上傳的資料將會被掛載到 連線後伺服器的 data 目錄下 類似linux命令的使用方法 不要在 data追直接解壓，否則很慢 no module nam...