浅谈多卡服务器下隐藏部分 GPU 和 TensorFlow 的显存使用设置

 更新时间:2020年06月30日 09:21:13   转载 作者:asher_lithium  
这篇文章主要介绍了浅谈多卡服务器下隐藏部分 GPU 和 TensorFlow 的显存使用设置,具有很好的参考价值,希望对大家有所帮助。一起跟随小编过来看看吧

服务器有多张显卡,一般是组里共用,分配好显卡和任务就体现公德了。除了在代码中指定使用的 GPU 编号,还可以直接设置可见 GPU 编号,使程序/用户只对部分 GPU 可见。

操作很简单,使用环境变量 CUDA_VISIBLE_DEVICES 即可。

具体来说,如果使用单卡运行 Python 脚本,则可输入

CUDA_VISIBLE_DEVICES=1 python my_script.py

脚本将只使用 GPU1。

在 .py 脚本和 Notebook 中设置,则

import os

os.environ["CUDA_VISIBLE_DEVICES"] = "2"

还可以直接设置临时的环境变量:

export CUDA_VISIBLE_DEVICES="0"

此时该用户的 CUDA 只看得见 GPU0。

至于显存设置,可以设置使用比例(70%):

gpu_options = tf.GPUOptions(per_process_gpu_memory_fraction=0.7)

sess = tf.Session(config=tf.ConfigProto(gpu_options=gpu_options))

也可以按需增长:

config = tf.ConfigProto()
config.gpu_options.allow_growth = True
session = tf.Session(config=config, ...)

如果是 Keras 使用 TensorFlow 后端,则可通过如

import tensorflow as tf 
from keras.backend.tensorflow_backend import set_session
config = tf.ConfigProto()
config.gpu_options.allow_growth = True
set_session(tf.Session(config=config))

更改使用设置。

以上这篇浅谈多卡服务器下隐藏部分 GPU 和 TensorFlow 的显存使用设置就是小编分享给大家的全部内容了,希望能给大家一个参考,也希望大家多多支持脚本之家。

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