TensorFlow如何指定GPU訓(xùn)練模型
更新時間：2022年11月02日 14:53:44 作者：打工人小飛
這篇文章主要介紹了TensorFlow如何指定GPU訓(xùn)練模型，具有很好的參考價值，希望對大家有所幫助。如有錯誤或未考慮完全的地方，望不吝賜教
如何指定GPU訓(xùn)練模型
Linux 查看當前服務(wù)器 GPU 的占用情況可以使用 nvidia-smi 命令，如下所示：
nvidia-smi
關(guān)于 nvidia-smi 命令輸出的詳細解釋，可參考筆者的另外一篇文章：GPU狀態(tài)監(jiān)測 nvidia-smi 命令詳解。
在此不再贅述，本文主要分享一下在用 TensorFlow 訓(xùn)練模型時如何指定 GPU。
在用 TensorFlow 訓(xùn)練深度學(xué)習(xí)模型的時候，若無手動指定，默認是選用第0塊來訓(xùn)練，而且其他幾塊 GPU 也會被顯示占用。
有時候，我們更希望可以自己指定一塊或者多塊 GPU 來訓(xùn)練模型，接下來介紹一種常用的也是比較有效的方法：
舉個例子
如果要指定只用第0塊 GPU 訓(xùn)練，可以在 python 代碼中如下指定：
import os os.environ['CUDA_VISIBLE_DEVICES']='0'
運行 python 程序后，可發(fā)現(xiàn)就只有第0塊 GPU 顯示被占用，如上圖所示。
如果要指定多塊 GPU
可以如下：
os.environ['CUDA_VISIBLE_DEVICES']='1,2'
當然，上述這種方法不太方便，每次運行若換用 GPU 訓(xùn)練都需要改代碼，可以在運行 python 程序的時候進行指定：
CUDA_VISIBLE_DEVICES=0 python textCnn.py
以上為個人經(jīng)驗，希望能給大家一個參考，也希望大家多多支持腳本之家。
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