tensorflow怎么用gpu跑

时间: 2023-03-06 12:33:19 浏览: 124

tensorflow使用指定gpu的方法

TensorFlow是一个基于数据流编程（dataflow programming）的符号数学系统，被广泛应用于各类机器学习（machine learning）算法的编程实现，其前身是谷歌的神经网络算法库DistBelief [1] 。 Tensorflow拥有多层级结构，可部署于各类服务器、PC终端和网页并支持GPU和TPU高性能数值计算，被广泛应用于谷歌内部的产品开发和各领域的科学研究。 TensorFlow由谷歌人工智能团队谷歌大脑（Google Brain）开发和维护，拥有包括TensorFlow Hub、TensorFlow Lite、TensorFlow Research Cl 【TensorFlow 使用指定GPU的方法】 TensorFlow 是一个强大的开源库，专为数据流编程和符号数学设计，广泛应用于机器学习算法的实现。它源于谷歌的DistBelief项目，并由谷歌大脑团队持续维护和发展。TensorFlow 支持多层架构，可在不同硬件平台上运行，包括服务器、个人计算机和网页，同时提供了对GPU和TPU（张量处理单元）的高效数值计算支持。TensorFlow的生态系统包括TensorFlow Hub、TensorFlow Lite和TensorFlow Research Cloud等项目，以及丰富的API，方便开发者进行各种应用的构建。在使用TensorFlow时，特别是在多GPU环境下，有时需要指定使用特定的GPU，这可以通过设置环境变量来实现。例如，要在Python代码中指定使用第二块GPU（GPU编号从0开始），可以添加以下代码： ```python import os os.environ["CUDA_DEVICE_ORDER"] = "PCI_BUS_ID" os.environ["CUDA_VISIBLE_DEVICES"] = "1" ``` 若需指定使用第一块和第三块GPU，代码应改为： ```python os.environ["CUDA_VISIBLE_DEVICES"] = "0, 2" ``` 如果想完全禁用GPU，可以设置`CUDA_VISIBLE_DEVICES`为"-1"。 TensorFlow支持的设备类型包括CPU和GPU。设备通过字符串表示，如"/cpu:0"代表CPU，"/device:GPU:0"代表第一块GPU，以此类推。在有CPU和GPU实现的运算中，GPU通常会被优先选择。为了查看TensorFlow如何分配运算到各个设备，可以在创建会话时设置`log_device_placement`为True。例如： ```python a = tf.constant([1.0, 2.0, 3.0, 4.0, 5.0, 6.0], shape=[2, 3], name='a') b = tf.constant([1.0, 2.0, 3.0, 4.0, 5.0, 6.0], shape=[3, 2], name='b') c = tf.matmul(a, b) sess = tf.Session(config=tf.ConfigProto(log_device_placement=True)) print(sess.run(c)) ``` 运行这段代码后，TensorFlow会显示运算分配到的具体设备信息。如果希望手动分配运算到特定设备，可以使用`tf.device`创建设备上下文。这样，上下文内的所有操作都会在指定设备上执行。例如： ```python with tf.device("/device:GPU:1"): a = tf.constant([1.0, 2.0, 3.0, 4.0, 5.0, 6.0], shape=[2, 3]) b = tf.constant([1.0, 2.0, 3.0, 4.0, 5.0, 6.0], shape=[3, 2]) c = tf.matmul(a, b) ``` 在这段代码中，矩阵乘法`tf.matmul`将在第二块GPU上执行。总结来说，TensorFlow提供了灵活的设备管理机制，允许用户根据需要选择和分配计算资源，尤其是对于拥有多个GPU的系统，这种控制能力至关重要。通过合理地利用这些功能，可以优化模型训练的效率和资源利用率。

我们可以使用tf.config.experimental.list_physical_devices('GPU')来检查是否有可用的GPU设备，然后使用tf.config.experimental.set_visible_devices()来指定要使用的GPU设备。之后，可以使用tf.config.experimental.set_memory_growth()来控制GPU的内存使用量，以避免GPU过度使用内存。

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