基于tensorflow指定GPU运行及GPU资源分配的几种方式小结

1. 在终端执行时设置使用哪些GPU（两种方式） (1) 如下（export 语句执行一次就行了，以后再运行代码不用执行） (2) 如下 2. 代码中指定（两种方式） (1) import os os.environ["CUDA_VISIBLE_DEVICES"] = "1" (2) # Creates a graph. with tf.device('/gpu:1'): a = tf.constant([1.0, 2.0, 3.0, 4.0, 5.0, 6.0], shape=[2, 3], name='a') b = tf.constant([1.0, 2.0, 3.0, 4. 在深度学习领域，TensorFlow是一个广泛使用的开源库，它能够高效地执行计算任务，特别是当涉及到大规模神经网络训练时。然而，由于计算需求的高要求，通常需要利用GPU的并行计算能力。本文将总结如何在TensorFlow中指定GPU运行以及如何有效地分配GPU资源。 1. 指定GPU运行： - 终端设置：在运行TensorFlow程序前，可以通过环境变量`CUDA_VISIBLE_DEVICES`来指定使用哪个或哪些GPU。例如，`export CUDA_VISIBLE_DEVICES=1`将只让GPU 1可见，之后运行的所有TensorFlow程序都将默认使用这个GPU。这种方法只需要执行一次，后续代码运行无需重复设置。 - 代码内指定：在Python代码中，可以使用`os.environ`来设置环境变量，或者直接在运算块中使用`tf.device`上下文管理器来指定设备。例如，`os.environ["CUDA_VISIBLE_DEVICES"] = "1"`或者`with tf.device('/gpu:1'):`后编写运算代码，可以确保这部分代码在GPU 1上执行。 2. 多GPU使用： 如果有多个GPU，可以通过循环创建操作并在不同GPU上运行。例如，使用列表推导式创建一个操作列表，每个操作都在特定GPU上运行，最后在CPU上将所有结果相加。这样的方式允许并行计算，提高效率。 3. GPU资源分配： - 允许GPU内存动态增长：通过设置`config.gpu_options.allow_growth`为`True`，TensorFlow会根据需要逐步分配GPU内存，而不是一次性占用所有内存。这有助于避免不必要的内存浪费和可能的内存溢出问题。例如： ``` config = tf.ConfigProto() config.gpu_options.allow_growth = True session = tf.Session(config=config, ...) ``` - 设定每个GPU内存使用比例：通过`config.gpu_options.per_process_gpu_memory_fraction`可以设置每个进程对GPU内存的最大使用比例。例如，将值设为0.4表示最多使用40%的GPU内存： ``` config = tf.ConfigProto() config.gpu_options.per_process_gpu_memory_fraction = 0.4 session = tf.Session(config=config, ...) ``` 在进行深度学习模型训练时，正确配置TensorFlow以利用GPU资源至关重要。这不仅可以加快计算速度，还能避免因内存管理不当导致的错误。了解和掌握上述方法，可以帮助开发者更高效地使用GPU，优化模型训练流程，同时也能有效地解决可能出现的GPU内存不足（OOM）问题。通过合理分配GPU资源，可以确保TensorFlow程序的稳定性和性能。