tensorflow-GPU 使用指南

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查看机器GPU的使用情况

定时更新显示机器上gpu的情况,#10s刷新一次

nvidia-smi -l 10      

动态申请显存

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

限制GPU使用率

config = tf.ConfigProto()  
config.gpu_options.per_process_gpu_memory_fraction = 0.4  #占用40%显存  
session = tf.Session(config=config)  

指定使用哪块GPU

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
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

在Python中设置


os.environ['CUDA_VISIBLE_DEVICES'] = '0' #使用 GPU 0  
os.environ['CUDA_VISIBLE_DEVICES'] = '0,1' # 使用 GPU 0,1  

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转载自blog.csdn.net/zhonglongshen/article/details/115071200