tensorflow之如何使用GPU而不是CPU问题

地龙火

如何使用GPU而不是CPU


首先查看设备

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

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如果发现只有一个CPU可用

则说明可能存在一下情况：
1 tensorflow-gpu是否安装，版本查看，如果版本低于tensorflow，则默认启动CPU（t-gpu版本最好高于t）

1. pip install tensorflow-gpu==2.3.0 -i https://pypi.douban.com/simple/

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2 CUDA初始化
在开始训练的前面输入如下：

1. # 使用CPU：
   
2. import os
   
3. os.environ["CUDA_DEVICE_ORDER"] = "PCI_BUS_ID"
   
4. os.environ["CUDA_VISIBLE_DEVICES"] = "-1" # 这一行注释掉就是使用cpu，不注释就是使用gpu
   
5. # 使用GPU：
   
6. import os
   
7. os.environ["CUDA_DEVICE_ORDER"] = "PCI_BUS_ID"
   
8. # os.environ['CUDA_VISIBLE_DEVICES'] = "0" #这个是仅选择使用GPU 0
   
9. # os.environ['CUDA_VISIBLE_DEVICES'] = "1" #这个是仅选择使用GPU 1
   
10. # os.environ['CUDA_VISIBLE_DEVICES']  = “0,1” #设置当前使用的GPU设备为0,1号

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tensorflow使用GPU的设置方式


方法一

1. Config=tf.ConfigProto(allow_soft_placement=True)  ##:如果你指定的设备不存在,允许TF自动分配设备
   
2. Config.gpu_options.allow_growth=True  ##动态分配内存
   
3. sess=tf.session(config=config)

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方法二

1. gpu_options = tf.GPUOptions(allow_growth=True)
   
2. gpu_options =tf.GPUOptions(per_process_gpu_memory_fraction=0.8,allow_growth=True) ##每个gpu占用0.8的显存
   
3. config=tf.ConfigProto(gpu_options=gpu_options,allow_soft_placement=True)
   
4. sess=tf.session(config=config)##如果电脑有多个GPU，tensorflow默认全部使用。如果想只使用部分GPU，可以设置CUDA_VISIBLE_DEVICES。

复制代码

控制使用哪个gpu

1. os.environ[“CUDA_DEVICE_ORDER”] = “PCI_BUS_ID” ##指定的设备名称
   
2. os.environ[‘CUDA_VISIBLE_DEVICES'] = ‘0' #使用 GPU 0
   
3. os.environ[‘CUDA_VISIBLE_DEVICES'] = ‘0,1' # 使用 GPU 0，1

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总结

以上为个人经验，希望能给大家一个参考，也希望大家多多支持脚本之家。

来源:https://www.jb51.net/article/283942.htm
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