keras 指定程序在某塊卡上訓(xùn)練實(shí)例
更新時(shí)間：2020年06月22日 10:08:57 作者：BYR_jiandong
這篇文章主要介紹了keras 指定程序在某塊卡上訓(xùn)練實(shí)例，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
場(chǎng)景：某臺(tái)機(jī)器上有三塊卡，想同時(shí)開三個(gè)程序，放到三塊卡上去訓(xùn)練。
策略：CUDA_VISIBLE_DEVICES=1 python train.py就可以指定程序在某塊卡上訓(xùn)練。
補(bǔ)充知識(shí)：keras指定GPU及顯存使用量
指定GPU
import os
os.environ["CUDA_VISIBLE_DEVICES"] = "0"
指定GPU和顯存使用量
import os from keras.backend.tensorflow_backend import set_session os.environ["CUDA_VISIBLE_DEVICES"] = "0" config = tf.ConfigProto() config.gpu_options.per_process_gpu_memory_fraction = 0.3 set_session(tf.Session(config=config))
指定GPU顯存使用按需分配
import keras.backend.tensorflow_backend as KTF import os os.environ["CUDA_VISIBLE_DEVICES"] = "0" config = tf.ConfigProto() config.gpu_options.allow_growth=True sess = tf.Session(config=config) KTF.set_session(sess)
以上這篇keras 指定程序在某塊卡上訓(xùn)練實(shí)例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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