查看GPU運行情況(nvidia-smi )和指定GUP訓練/推理模型（CUDA_VISIBLE_DEVICES使用）
在深度學習模型訓練或者推理的時候我們常常會需要使用到GPU加速，而在服務器上會存在多塊GPU，並且可能會有很多人在使用這些GPU，因此如何設置程序在指定的GPU上訓練模型/推理，下面介紹我們如何在python程序中指定GPU運行。 1、查看服務器顯卡運行狀況 在Linux服務器 ...
原文：tensorflow中使用指定的GPU及GPU顯存 CUDA_VISIBLE_DEVICES
參考:https: blog.csdn.net jyli article details https: blog.csdn.net cfarmerreally article details http: www.cnblogs.com darkknightzh p .html 場景： 有一台服務器，服務器上有多塊兒GPU可以供使用，但此時只希望使用第 塊和第 塊GPU，但是我們希望代碼能看到的仍然 ...
2018-08-14 12:55 2 17344 推薦指數：
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（原）tensorflow中使用指定的GPU及GPU顯存
轉載請注明出處： http://www.cnblogs.com/darkknightzh/p/6591923.html 參考網址： http://stackoverflow.com/questions/36668467/change-default-gpu-in-tensorflow ...
（原）pycharm中使用CUDA_VISIBLE_DEVICES
轉載請注明出處： http://www.cnblogs.com/darkknightzh/p/8576825.html 如果使用多gpu運行程序，可以直接使用CUDA_VISIBLE_DEVICES=0,1,2,3 python xxx.py來設置該程序可見的gpu。當然也可以在程序開頭 ...
KeyError: 'CUDA_VISIBLE_DEVICES'
os.environ["CUDA_VISIBLE_DEVICES"]='0' (9條消息) 解決報錯：‘CUDA_VISIBLE_DEVICES‘ 不是內部或外部命令，也不是可運行的程序或批處理文件。_道紀書生的博客-CSDN博客_cuda_visible_devices ...
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TensorFlow中使用GPU
os.environ["CUDA_VISIBLE_DEVICES"] = "2" # 指定只是用第 ...
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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 ...
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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 ...