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keras如何指定運行時顯卡及限制GPU用量

 更新時間：2024年03月28日 09:49:44   作者：T_白日夢想家  
這篇文章主要介紹了keras如何指定運行時顯卡及限制GPU用量問題,具有很好的參考價值,希望對大家有所幫助,如有錯誤或未考慮完全的地方,望不吝賜教

keras指定運行時顯卡及限制GPU用量

keras在使用GPU的時候有個特點，就是默認全部占滿顯存。

這樣如果有多個模型都需要使用GPU跑的話，那么限制是很大的，而且對于GPU也是一種浪費。

因此在使用keras時需要有意識的設置運行時使用那塊顯卡，需要使用多少容量。

這方面的設置一般有三種情況：

  • 1. 指定顯卡
  • 2. 限制GPU用量
  • 3. 即指定顯卡又限制GPU用量

查看GPU使用情況語句（linux）

# 1秒鐘刷新一次
watch -n 1 nvidia-smi

一、指定顯卡

import os
os.environ["CUDA_VISIBLE_DEVICES"] = "2"

這里指定了使用編號為2的GPU，大家可以根據(jù)需要和實際情況來指定使用的GPU

二、限制GPU用量

1、設置使用GPU的百分比

import tensorflow as tf
import keras.backend.tensorflow_backend as KTF

#進行配置，使用30%的GPU
config = tf.ConfigProto()
config.gpu_options.per_process_gpu_memory_fraction = 0.3
session = tf.Session(config=config)

# 設置session
KTF.set_session(session )

需要注意的是，雖然代碼或配置層面設置了對顯存占用百分比閾值，但在實際運行中如果達到了這個閾值，程序有需要的話還是會突破這個閾值。

換而言之如果跑在一個大數(shù)據(jù)集上還是會用到更多的顯存。

以上的顯存限制僅僅為了在跑小數(shù)據(jù)集時避免對顯存的浪費而已。

2、GPU按需使用

import tensorflow as tf
import keras.backend.tensorflow_backend as KTF

config = tf.ConfigProto()  
config.gpu_options.allow_growth=True   #不全部占滿顯存, 按需分配
session = tf.Session(config=config)

# 設置session
KTF.set_session(sess)

三、指定GPU并且限制GPU用量

這個比較簡單，就是講上面兩種情況連上即可。。。

import os
import tensorflow as tf
import keras.backend.tensorflow_backend as KTF

# 指定第一塊GPU可用 
os.environ["CUDA_VISIBLE_DEVICES"] = "0"

config = tf.ConfigProto()  
config.gpu_options.allow_growth=True   #不全部占滿顯存, 按需分配
sess = tf.Session(config=config)

KTF.set_session(sess)

總結(jié)

以上為個人經(jīng)驗，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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