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：

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。

相关问题

tensorflow加载模型到指定GPU按需分配显存

在 TensorFlow 中，可以通过 `tf.config.experimental.set_visible_devices()` 方法来设置可见的 GPU 设备，并使用 `tf.config.experimental.set_memory_growth()` 方法来动态分配显存。

以下是一个示例代码，加载模型并将其放置在第二个可见 GPU 上，并动态分配显存：

import tensorflow as tf

# 设置可见 GPU 设备
visible_devices = tf.config.experimental.list_physical_devices('GPU')
tf.config.experimental.set_visible_devices(visible_devices[1], 'GPU')

# 动态分配显存
for gpu in visible_devices:
    tf.config.experimental.set_memory_growth(gpu, True)

# 加载模型
model = tf.keras.models.load_model('my_model.h5')

需要注意的是，`set_visible_devices()` 方法只能在 TensorFlow 2.1 及以上版本中使用。如果你的 TensorFlow 版本较低，可以使用 `CUDA_VISIBLE_DEVICES` 环境变量来设置可见的 GPU 设备。例如：

import os
os.environ['CUDA_VISIBLE_DEVICES'] = '1' # 设置第二个可见 GPU

import tensorflow as tf

# 动态分配显存
config = tf.ConfigProto()
config.gpu_options.allow_growth = True

# 加载模型
sess = tf.Session(config=config)
with sess.as_default():
    model = tf.keras.models.load_model('my_model.h5')

这种方法需要使用 `tf.Session()` 来创建会话，稍微麻烦一些。如果你的 TensorFlow 版本较新，建议使用第一种方法。

pytorch指定用多张显卡训练_pytorch多gpu并行训练

PyTorch支持使用多张显卡进行并行训练，可以使用`torch.nn.DataParallel`或`torch.nn.parallel.DistributedDataParallel`来实现。以下是使用`torch.nn.DataParallel`的示例代码：

import torch
import torch.nn as nn
from torch.utils.data import DataLoader

# 定义模型
class MyModel(nn.Module):
    def __init__(self):
        super(MyModel, self).__init__()
        self.fc1 = nn.Linear(10, 5)
        self.fc2 = nn.Linear(5, 1)
    
    def forward(self, x):
        x = self.fc1(x)
        x = torch.relu(x)
        x = self.fc2(x)
        return x

# 定义数据集
class MyDataset(torch.utils.data.Dataset):
    def __init__(self):
        self.data = torch.randn(100, 10)
        self.targets = torch.randn(100, 1)
    
    def __getitem__(self, index):
        return self.data[index], self.targets[index]
    
    def __len__(self):
        return len(self.data)

# 定义训练函数
def train(model, dataloader, optimizer, criterion):
    model.train()
    for i, (inputs, targets) in enumerate(dataloader):
        optimizer.zero_grad()
        outputs = model(inputs)
        loss = criterion(outputs, targets)
        loss.backward()
        optimizer.step()

# 创建模型、数据集、数据加载器、优化器、损失函数
model = MyModel()
dataset = MyDataset()
dataloader = DataLoader(dataset, batch_size=8, shuffle=True)
optimizer = torch.optim.SGD(model.parameters(), lr=0.01)
criterion = nn.MSELoss()

# 使用DataParallel进行多GPU并行训练
model = nn.DataParallel(model)
device = torch.device("cuda:0" if torch.cuda.is_available() else "cpu")
model.to(device)

for epoch in range(10):
    train(model, dataloader, optimizer, criterion)

在上面的代码中，我们首先定义了一个模型`MyModel`和一个数据集`MyDataset`。然后，我们使用`DataLoader`将数据集加载到内存中。接下来，我们创建了一个优化器和一个损失函数。最后，我们将模型移到GPU上，并使用`DataParallel`对其进行并行处理。在训练循环中，我们调用`train`函数来训练模型。`train`函数的参数分别是模型、数据加载器、优化器和损失函数。由于我们在模型上调用了`DataParallel`，因此在训练循环中，我们不需要手动处理多个GPU的并行计算。