GPU占用率查看：
方法一：任务管理器
如图，GPU0和GPU1的占用率如下显示。
方法二：GPU-Z软件
下面两个GPU，上面是GPU0，下面是GPU1
sensors会话框里的GPU Load就是占用率
大家可以查看GPU0和GPU1的使用与否和使用率
方法三：终端查看
在运行中输入cmd，打开终端
输入cd C:\Program Files\NVIDIA Corporation\NVSMI
回车
输入nvidia-smi
输出为
其中GPU下的0和1 指不同GPU，Memory-Usage为占用率
为了实时查看，可以输入nvidia-smi.exe -l 3
这样就可以每3秒刷新一次，实时显示了。
指定GPU运行程序方法：
第一步：
在程序里写出指定GPU（有两种分配方法）：
1、
import os os.environ["CUDA_VISIBLE_DEVICES"]=‘0’
这样就指定在GPU0下运行程序，如果要指定多个，可以写成os.environ["CUDA_VISIBLE_DEVICES"]=‘0’，‘1’
2、（需得是tensorflow）
import tensorflow as tf
tf.device('/gpu=0')
这样就指定在GPU0下运行程序，如果要指定GPU利用率，就添加如下代码：
gpu_options = tf.GPUOptions(per_process_gpu_memory_fraction=0.3) sess = tf.Session(config=tf.ConfigProto(gpu_options=gpu_options))
意思是在GPU0下以30%利用率运行程序（实际会偏高一点，但会有控制效果）
第二步：
打开新的console，分别在不同console下用不同GPU运行，实现两个程序同时跑。
注意：如果程序不大，也可以在新的console下用同一个GPU运行程序，具体的视GPU占用率而定。