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tensorflow如何指定gpu

suosuopuo / 3057人閱讀
當(dāng)需要在TensorFlow中使用GPU來(lái)進(jìn)行計(jì)算時(shí)，您需要指定要使用的GPU設(shè)備。在本文中，我將向您介紹如何在TensorFlow中指定GPU設(shè)備。 首先，您需要確保您的計(jì)算機(jī)上已經(jīng)安裝了CUDA和cuDNN。這是因?yàn)門ensorFlow需要這些庫(kù)才能使用GPU進(jìn)行計(jì)算。 接下來(lái)，您需要在TensorFlow中指定要使用的GPU設(shè)備。這可以通過(guò)以下代碼實(shí)現(xiàn)： 
python
import tensorflow as tf

# 指定要使用的GPU設(shè)備
gpus = tf.config.experimental.list_physical_devices("GPU")
if gpus:
  # 只使用第一個(gè)GPU設(shè)備
  tf.config.experimental.set_visible_devices(gpus[0], "GPU")
  # 設(shè)置GPU內(nèi)存自增長(zhǎng)模式
  tf.config.experimental.set_memory_growth(gpus[0], True)
在這個(gè)代碼中，我們首先使用`tf.config.experimental.list_physical_devices`函數(shù)獲取所有可用的GPU設(shè)備。然后，我們選擇要使用的第一個(gè)GPU設(shè)備，并使用`tf.config.experimental.set_visible_devices`函數(shù)將其設(shè)置為可見設(shè)備。最后，我們使用`tf.config.experimental.set_memory_growth`函數(shù)將GPU內(nèi)存設(shè)置為自增長(zhǎng)模式，以便TensorFlow可以根據(jù)需要?jiǎng)討B(tài)分配內(nèi)存。 如果您希望使用多個(gè)GPU設(shè)備進(jìn)行計(jì)算，您可以使用以下代碼： 
python
import tensorflow as tf

# 指定要使用的GPU設(shè)備
gpus = tf.config.experimental.list_physical_devices("GPU")
if gpus:
  # 使用所有可用的GPU設(shè)備
  try:
    tf.config.experimental.set_visible_devices(gpus, "GPU")
  except RuntimeError as e:
    print(e)
  # 設(shè)置GPU內(nèi)存自增長(zhǎng)模式
  for gpu in gpus:
    tf.config.experimental.set_memory_growth(gpu, True)
在這個(gè)代碼中，我們使用`tf.config.experimental.set_visible_devices`函數(shù)將所有可用的GPU設(shè)備設(shè)置為可見設(shè)備。然后，我們使用`tf.config.experimental.set_memory_growth`函數(shù)將每個(gè)GPU設(shè)備的內(nèi)存設(shè)置為自增長(zhǎng)模式。 總之，指定GPU設(shè)備是使用TensorFlow進(jìn)行GPU計(jì)算的重要技術(shù)之一。通過(guò)使用上述代碼，您可以輕松地指定要使用的GPU設(shè)備，并在TensorFlow中進(jìn)行高效的GPU計(jì)算。

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