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keras 指定程序在某塊卡上訓練實例

 更新時間: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練實例,具有很好的參考價值,希望對大家有所幫助。一起跟隨小編過來看看吧

場景:某臺機器上有三塊卡,想同時開三個程序,放到三塊卡上去訓練。

策略:CUDA_VISIBLE_DEVICES=1 python train.py就可以指定程序在某塊卡上訓練。

補充知識: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練實例就是小編分享給大家的全部內容了,希望能給大家一個參考,也希望大家多多支持腳本之家。

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