为tensorflow分配GPU或CPU

0.环境

Win10
python3.5
tensorflow-gpu==1.12.0

1.只使用CPU

  在代码前加入一下代码： 

import os
os.environ["CUDA_DEVICE_ORDER"] = "PCI_BUS_ID"
os.environ["CUDA_VISIBLE_DEVICES"] = "-1"

2.百分比使用GPU

  在代码前加入一下代码： 

import tensorflow as tf
config = tf.ConfigProto()
config.gpu_options.per_process_gpu_memory_fraction = 0.5 # 占用GPU50%的显存
session = tf.Session(config=config)

3.最小量增长使用GPU

  在代码前加入一下代码： 

import tensorflow as tf
config = tf.ConfigProto()
config.gpu_options.allow_growth = True
session = tf.Session(config=config)

4.指定多GPU中一个或者几个GPU

  指定多GPU中的一个GPU时，在代码前加入一下代码（Pytorch也可以使用以下）： 

import os
os.environ['CUDA_VISIBLE_DEVICES']='3'

  指定多GPU中的多个GPU时，在代码前加入一下代码： 

import os
os.environ['CUDA_VISIBLE_DEVICES']='2,3'#假设指定第二和第三块GPU

 参考

   1.tensorflow在训练模型的时候如何指定GPU进行训练

   2.Tensorflow多GPU使用详解