[885]Tensorflow设置CUDA

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[885]Tensorflow设置CUDA

2023-07-28 02:44| 来源: 网络整理| 查看: 265

os.environ[“CUDA_DEVICE_ORDER”] = “PCI_BUS_ID” # 按照PCI_BUS_ID顺序从0开始排列GPU设备os.environ[“CUDA_VISIBLE_DEVICES”] = “0” #设置当前使用的GPU设备仅为0号设备设备名称为’/gpu:0’os.environ[“CUDA_VISIBLE_DEVICES”] = “1” #设置当前使用的GPU设备仅为1号设备设备名称为’/gpu:1’os.environ[“CUDA_VISIBLE_DEVICES”] = “0,1” #设置当前使用的GPU设备为0,1号两个设备,名称依次为’/gpu:0’、’/gpu:1’os.environ[“CUDA_VISIBLE_DEVICES”] = “1,0” #设置当前使用的GPU设备为1,0号两个设备,名称依次为’/gpu:1’、’/gpu:0’。表示优先使用1号设备,然后使用0号设备

如果服务器有多个GPU，tensorflow默认会全部使用。如果只想使用部分GPU，可以通过参数CUDA_VISIBLE_DEVICES来设置GPU的可见性。

示例：

Environment Variable Syntax Results 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在终端设置

在终端调用Python脚本前，可以设置CUDA_VISIBLE_DEVICES变量，如下：

$ CUDA_VISIBLE_DEVICES=1 python my_script.py

这样my_script.py脚本就只能使用GPU 1。

在Python脚本内设置

如果想在Python的脚本内设置使用的GPU，可以使用os.environ，如下：

import os os.environ["CUDA_DEVICE_ORDER"]="PCI_BUS_ID" # see issue #152 os.environ["CUDA_VISIBLE_DEVICES"]="1"

检查TensorFlow对GPU的可见性：

from tensorflow.python.client import device_lib print(device_lib.list_local_devices())

参考：https://blog.csdn.net/Jamesjjjjj/article/details/83414680 https://majing.io/posts/10000039461231

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