TensorFlow如何指定GPU訓(xùn)練模型
如何指定GPU訓(xùn)練模型
Linux 查看當(dāng)前服務(wù)器 GPU 的占用情況可以使用 nvidia-smi 命令，如下所示：
nvidia-smi
關(guān)于 nvidia-smi 命令輸出的詳細(xì)解釋，可參考筆者的另外一篇文章：GPU狀態(tài)監(jiān)測(cè) nvidia-smi 命令詳解。
在此不再贅述，本文主要分享一下在用 TensorFlow 訓(xùn)練模型時(shí)如何指定 GPU。
在用 TensorFlow 訓(xùn)練深度學(xué)習(xí)模型的時(shí)候，若無手動(dòng)指定，默認(rèn)是選用第0塊來訓(xùn)練，而且其他幾塊 GPU 也會(huì)被顯示占用。
有時(shí)候，我們更希望可以自己指定一塊或者多塊 GPU 來訓(xùn)練模型，接下來介紹一種常用的也是比較有效的方法：
舉個(gè)例子
如果要指定只用第0塊 GPU 訓(xùn)練，可以在 python 代碼中如下指定：
import os os.environ['CUDA_VISIBLE_DEVICES']='0'
運(yùn)行 python 程序后，可發(fā)現(xiàn)就只有第0塊 GPU 顯示被占用，如上圖所示。
如果要指定多塊 GPU
可以如下：
os.environ['CUDA_VISIBLE_DEVICES']='1,2'
當(dāng)然，上述這種方法不太方便，每次運(yùn)行若換用 GPU 訓(xùn)練都需要改代碼，可以在運(yùn)行 python 程序的時(shí)候進(jìn)行指定：
CUDA_VISIBLE_DEVICES=0 python textCnn.py
以上為個(gè)人經(jīng)驗(yàn)，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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