GPU占用率查看：
方法一：任務管理器
如圖，GPU0和GPU1的占用率如下顯示。
方法二：GPU-Z軟件
下面兩個GPU，上面是GPU0，下面是GPU1
sensors會話框里的GPU Load就是占用率
大家可以查看GPU0和GPU1的使用與否和使用率
方法三：終端查看
在運行中輸入cmd，打開終端
輸入cd C:\Program Files\NVIDIA Corporation\NVSMI
回車
輸入nvidia-smi
輸出為
其中GPU下的0和1 指不同GPU，Memory-Usage為占用率
為了實時查看，可以輸入nvidia-smi.exe -l 3
這樣就可以每3秒刷新一次，實時顯示了。
指定GPU運行程序方法：
第一步：
在程序里寫出指定GPU（有兩種分配方法）：
1、
import os os.environ["CUDA_VISIBLE_DEVICES"]=‘0’
這樣就指定在GPU0下運行程序，如果要指定多個，可以寫成os.environ["CUDA_VISIBLE_DEVICES"]=‘0’，‘1’
2、（需得是tensorflow）
import tensorflow as tf
tf.device('/gpu=0')
這樣就指定在GPU0下運行程序，如果要指定GPU利用率，就添加如下代碼：
gpu_options = tf.GPUOptions(per_process_gpu_memory_fraction=0.3) sess = tf.Session(config=tf.ConfigProto(gpu_options=gpu_options))
意思是在GPU0下以30%利用率運行程序（實際會偏高一點，但會有控制效果）
第二步：
打開新的console，分別在不同console下用不同GPU運行，實現兩個程序同時跑。
注意：如果程序不大，也可以在新的console下用同一個GPU運行程序，具體的視GPU占用率而定。