• 多卡环境指定gpu
• 按需占用显存

多卡环境指定gpu

首先运行nvidia-smi以获得gpu的编号

• 在import module时指定

  import tensorflow as tf
  import os
  os.environ["CUDA_DEVICE_ORDER"] = "PCI_BUS_ID"
  os.environ["CUDA_VISIBLE_DEVICES"] = "".format(gpu_index)
  

• 创建session时指定

  config = tf.ConfigProto()
  config.gpu_options.visible_device_list = '{}'.format(gpu_index)
  sess = tf.Session(config=config)
  

按需占用显存

  config = tf.ConfigProto()
  config.gpu_options.allow_growth = True
  sess = tf.Session(config=config)

• Work (5)

• DNN (1) ,
• tensorflow (2) ,
• develop (1)