gpus = tf.config.experimental.list_physical_devices(device_type='GPU')
时间: 2024-02-01 19:03:31 浏览: 29
这代码是用来获取可用的GPU设备列表的,它是TensorFlow的一部分。在使用TensorFlow进行GPU加速计算时,我们需要先获取可用的GPU设备列表,然后将其分配给对应的TensorFlow会话。该函数会返回一个列表,其中每个元素代表一个可用的GPU设备。如果没有可用的GPU设备,则返回一个空列表。一般来说,我们需要在执行任何需要GPU加速的代码之前调用该函数,以确保TensorFlow能够正确使用GPU加速。
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import tensorflow as tf gpus = tf.config.experimental.list_physical_devices(device_type='GPU') for gpu in gpus: tf.config.experimental.set_memory_growth(gpu, True)
你的问题是如何设置 TensorFlow 在 GPU 上的内存增长?你可以使用以下代码来设置 TensorFlow 在 GPU 上的内存增长:
```
import tensorflow as tf
gpus = tf.config.experimental.list_physical_devices(device_type='GPU')
for gpu in gpus:
tf.config.experimental.set_memory_growth(gpu, True)
```
这段代码会列出所有可用的 GPU,并且将它们的内存增长模式设置为 True。这样做可以动态分配 GPU 内存,根据需要增加分配的内存量。
gpus = tf.config.experimental.list_physical_devices(device_type='GPU') tf.config.experimental.set_memory_growth(gpus[0], True)
这段代码的作用是列出所有可用的物理GPU设备,并设置GPU内存动态增长模式,以便在需要更多GPU内存时自动分配。
首先,`tf.config.experimental.list_physical_devices(device_type='GPU')`会列出所有可用的物理GPU设备。
然后,`tf.config.experimental.set_memory_growth(gpus[0], True)`会将第一个GPU设备的内存动态增长模式设置为 True。这意味着当需要更多GPU内存时,TensorFlow会自动分配额外的内存,而不是在程序开始运行时分配所有内存。这样可以避免内存浪费,并确保程序在需要更多内存时不会崩溃。