tensorflow中使用指定的GPU及GPU顯存 CUDA_VISIBLE_DEVICES
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原文：（原）tensorflow中使用指定的GPU及GPU顯存
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2017-03-20 22:09 0 80488 推薦指數：
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（原）PyTorch中使用指定的GPU
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tensorflow 設置顯存占用自增長和指定GPU
指定GPU 如果要在python代碼中設置使用的GPU（如使用pycharm進行調試時），可以使用下面的代碼 制定顯存 定量設置顯存 默認tensorflow是使用GPU盡可能多的顯存。可以通過下面的方式，來設置使用的GPU顯存： 按需設置顯存 ...
TensorFlow中使用GPU
TensorFlow默認會占用設備上所有的GPU以及每個GPU的所有顯存；如果指定了某塊GPU,也會默認一次性占用該GPU的所有顯存。可以通過以下方式解決： 1 Python代碼中設置環境變量，指定GPU 本文所有代碼在tensorflow 1.12.0中測試通過。 import os ...
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TensorFlow指定使用GPU 多塊gpu
持續監控GPU使用情況命令： $ watch -n 10 nvidia-smi1一、指定使用某個顯卡如果機器中有多塊GPU，tensorflow會默認吃掉所有能用的顯存， 如果實驗室多人公用一台服務器，希望指定使用特定某塊GPU。可以在文件開頭加入如下代碼： import ...
TensorFlow，Keras限制GPU顯存
運行TensorFlow程序會占用過多的顯卡比例，多人共同使用GPU的時候，會造成后面的人無法運行程序。 一、TensorFlow 1.預加載比例限制 2.自適應 二、Keras 1.當使用Keras的情況下，當import keras時 ...
python中使用指定GPU
import os os.environ["CUDA_VISIBLE_DEVICES"] = "2" # 或 os.environ["CUDA_VISIBLE_DEVICES"] = "0,2,3 ...