tensorflow训练时如何指定gpu
时间: 2023-09-25 14:06:17 浏览: 58
在 TensorFlow 中,可以使用以下代码将模型训练指定到 GPU 上:
```
import tensorflow as tf
# 指定使用的 GPU 设备
gpu_devices = tf.config.experimental.list_physical_devices('GPU')
if len(gpu_devices) > 0:
gpu_index = 0 # 指定使用第 1 个 GPU
tf.config.experimental.set_visible_devices(gpu_devices[gpu_index], 'GPU')
tf.config.experimental.set_memory_growth(gpu_devices[gpu_index], True)
```
这段代码会将 TensorFlow 的可见设备设置为第一个 GPU,并将其内存增长设置为需要时分配。
然后,在模型训练代码中,可以使用 `tf.device()` 来指定使用的设备,例如:
```
with tf.device('/GPU:0'):
# 定义模型并进行训练
```
这样就可以将模型训练指定到 GPU 上了。
相关问题
tensorflow训练时如何指定使用哪个gpu
在使用 TensorFlow 进行训练时,可以使用以下代码指定使用哪个 GPU:
```python
import os
os.environ["CUDA_VISIBLE_DEVICES"] = "0" # 使用编号为0的GPU
```
其中,`os.environ["CUDA_VISIBLE_DEVICES"]` 是一个环境变量,用于指定可见的 CUDA 设备。可以将其设置为一个 GPU 的编号,多个 GPU 的编号之间用逗号分隔。
例如,若要使用编号为 0 和 1 的两个 GPU 进行训练,可以使用以下代码:
```python
import os
os.environ["CUDA_VISIBLE_DEVICES"] = "0,1" # 使用编号为0和1的两个GPU
```
在指定完环境变量后,TensorFlow 会自动将计算任务分配到指定的 GPU 上进行运算。
tensorflow 显存 训练_tensorflow手动指定GPU以及显存大小
您可以使用以下代码来手动指定使用的GPU并限制显存大小:
```python
import tensorflow as tf
# 指定使用的GPU
gpu_index = 0
gpu_device = '/gpu:' + str(gpu_index)
print('使用GPU:', gpu_device)
# 限制显存大小
gpu_memory_fraction = 0.8
gpu_options = tf.GPUOptions(per_process_gpu_memory_fraction=gpu_memory_fraction)
# 创建session
config = tf.ConfigProto(gpu_options=gpu_options, allow_soft_placement=True)
sess = tf.Session(config=config)
# 在session中使用指定的GPU
with tf.device(gpu_device):
# 在此编写训练代码
```
在上述代码中,您可以通过更改`gpu_index`变量来指定要使用的GPU。您还可以通过更改`gpu_memory_fraction`变量来限制GPU的显存大小。请注意,这个大小是相对于GPU总显存大小的,因此如果您在一个具有4GB显存的GPU上设置`gpu_memory_fraction`为0.8,则TensorFlow将仅使用3.2GB的显存。
最后,使用`with tf.device(gpu_device):`语句块来指定在GPU上运行的操作。
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