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  • TensorFlow指定GPU使用及监控GPU占用情况

    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

    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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  • 原文地址:https://www.cnblogs.com/demo-deng/p/10126975.html
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