tensorflow-GPU使用ガイド

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マシンのGPU使用状況を表示する

定期的な更新では、マシンのGPUの状態が表示され、＃10秒に1回更新されます

nvidia-smi -l 10      

ビデオメモリに動的に適用する

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

GPUの使用を制限する

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

使用するGPUを指定します

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

Pythonで設定する

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