一、如果是要在py文件里指定,参照如下方式:
import os
os.environ["CUDA_DEVICE_ORDER"] = "PCI_BUS_ID" #可不写
os.environ["CUDA_VISIBLE_DEVICES"] = "0" #0就是指定GPU 0 跑实验,可按需修改成其他GPU
#设置定量的GPU使用量(如果是TensorFlow框架)
import tensorflow as tf
config = tf.ConfigProto()
config.gpu_options.per_process_gpu_memory_fraction = 0.9 # 占用GPU90%的显存
session = tf.Session(config=config)
#设置最小的GPU使用量
config = tf.ConfigProto()
config.gpu_options.allow_growth = True
session = tf.Session(config=config)
二、如果是在终端指定,参照如下方式:
CUDA_VISIBLE_DEVICES=0 python your_code.py #0表示GPU0,按需修改