使用tensorflow时,关于GPU的设置
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篇首语:本文由小常识网(cha138.com)小编为大家整理,主要介绍了使用tensorflow时,关于GPU的设置相关的知识,希望对你有一定的参考价值。
查看显卡使用情况:
nvidia-smi
设置tensorflow按需分配资源:
import os
os.environ["CUDA_DEVICE_ORDER"] = "PCI_BUS_ID"
os.environ["CUDA_VISIBLE_DEVICES"] = "1" # 使用第二块GPU(从0开始)
gpu_options = tf.GPUOptions(allow_growth=True)
sess = tf.Session(config=tf.ConfigProto(gpu_options=gpu_options))
以上是关于使用tensorflow时,关于GPU的设置的主要内容,如果未能解决你的问题,请参考以下文章
Anaconda 安装Tensorflow-gpu 版本详细教程
使用 TensorFlow 2.0.0 时:错误:设置 XLA_GPU_JIT 设备编号 0 时 XLA 服务不支持设备 CUDA:0