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運(yùn)行tensorflow python程序,限制對(duì)GPU和CPU的占用操作

 更新時(shí)間：2020年02月06日 09:48:35   作者：keep_forward  
今天小編就為大家分享一篇運(yùn)行tensorflow python程序,限制對(duì)GPU和CPU的占用操作，具有很好的參考價(jià)值，希望對(duì)大家有所幫助。一起跟隨小編過來看看吧

一般情況下，運(yùn)行tensorflow時(shí)，默認(rèn)會(huì)占用可以看見的所有GPU，那么就會(huì)導(dǎo)致其它用戶或程序無GPU可用，那么就需要限制程序?qū)PU的占用。并且，一般我們的程序也用不了所有的GPU資源，只是強(qiáng)行霸占著，大部分資源都不會(huì)用到，也不會(huì)提升運(yùn)行速度。

使用nvidia-smi可以查看本機(jī)的GPU使用情況，如下圖，這里可以看出，本機(jī)的GPU型號(hào)是K80，共有兩個(gè)K80，四塊可用（一個(gè)K80包括兩塊K40）。

1、如果是只需要用某一塊或某幾塊GPU，可以在運(yùn)行程序時(shí)，利用如下命令運(yùn)行：CUDA_VISIBLE_DEVICES=0,1 python test.py

這里表示只有GPU 0和1對(duì)程序可見，因此也就限制了程序只能用GPU 0和1

同樣，也可以在代碼里指定

import os
os.environ["CUDA_VISIBLE_DEVICES"] = "0,1"

如果想只用CPU，不用CPU來運(yùn)行程序，可以用如下命令(所有GPU都不可見)：

CUDA_VISIBLE_DEVICES='' python test.py

或者是

CUDA_VISIBLE_DEVICES="-1" python test.py

2、讓tensorflow只按需索取顯存，如下代碼所示

#only minimum use gpu
gpu_config = tf.ConfigProto()
gpu_config.gpu_options.allow_growth = True
with tf.Session(config = gpu_config) as sess:

前面是對(duì)GPU的限制，那如果不用GPU，只用CPU呢？如何限制對(duì)CPU的使用呢？

前面也有提到，如果使用命令CUDA_VISIBLE_DEVICES=“”python test.py可以只使用CPU，那如果想只使用部分CPU呢?可以通過如下代碼限制

cpu_config = tf.ConfigProto(intra_op_parallelism_threads = 8, inter_op_parallelism_threads = 8, device_count = {'CPU': 8})
with tf.Session(config = cpu_config) as sess:

以上這篇運(yùn)行tensorflow python程序,限制對(duì)GPU和CPU的占用操作就是小編分享給大家的全部?jī)?nèi)容了，希望能給大家一個(gè)參考，也希望大家多多支持腳本之家。

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