linux系统利用GPU跑数据(tensorflow)
https://blog.csdn.net/qq_26591517/article/details/82469680
查看机器上GPU情况
命令: nvidia-smi
功能:显示机器上gpu的情况
命令: nvidia-smi -l
功能:定时更新显示机器上gpu的情况
命令:watch -n 3 nvidia-smi
功能:设定刷新时间(秒)显示GPU使用情况
其中左上侧有0、1、2、3的编号,表示GPU的编号,在后面指定GPU时需要使用这个编号。
在终端执行程序时指定GPU
CUDA_VISIBLE_DEVICES=1 python your_file.py
这样在跑你的网络之前,告诉程序只能看到1号GPU,其他的GPU它不可见
可用的形式如下:
CUDA_VISIBLE_DEVICES=1 Only device 1 will be seen
CUDA_VISIBLE_DEVICES=0,1 Devices 0 and 1 will be visible
CUDA_VISIBLE_DEVICES="0,1" Same as above, quotation marks are optional
CUDA_VISIBLE_DEVICES=0,2,3 Devices 0, 2, 3 will be visible; device 1 is masked
CUDA_VISIBLE_DEVICES="" No GPU will be visible
在Python代码中指定GPU
import os
os.environ["CUDA_DEVICE_ORDER"] = "PCI_BUS_ID"
os.environ["CUDA_VISIBLE_DEVICES"] = "0"
设置定量的GPU使用量
config = tf.ConfigProto()
config.gpu_options.per_process_gpu_memory_fraction = 0.9 # 占用GPU90%的显存
session = tf.Session(config=config)
设置最小的GPU使用量
config = tf.ConfigProto()
config.gpu_options.allow_growth = True
session = tf.Session(config=config)
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