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动手学深度学习学习笔记tf2.0版(4.5 GPU计算)

作者:互联网

日常使用过程中往往需要涉及 GPU 进行模型训练和推理,及指定 GPU进行计算,那么:
在这里插入图片描述
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经常地,我会这么使用定义要使用的 gpu_id 和 需要消耗的显存:


import tensorflow as tf
import numpy as np
from tensorflow import keras
print(tf.__version__)
import os

os.environ['CUDA_VISIBLE_DEVICES'] = '0, 1'
# 获取物理gpu, cpu对象
gpus = tf.config.experimental.list_physical_devices(device_type='GPU')
cpus = tf.config.experimental.list_physical_devices(device_type='CPU')

# 设置当前程序的 物理可见设备范围
tf.config.experimental.set_visible_devices(devices=gpus[0], device_type='GPU')

#设置仅在需要时申请:
# for gpu in gpus:
#     tf.config.experimental.set_memory_growth(gpu, True)

# 设置在物理gpu上设置虚拟gpu,并用来限制gpu内存使用
tf.config.experimental.set_virtual_device_configuration(
    gpus[0], [tf.config.experimental.VirtualDeviceConfiguration(memory_limit=1024), tf.config.experimental.VirtualDeviceConfiguration(memory_limit=1024)])

# 获取当前虚拟gpu对象
logical_gpus = tf.config.experimental.list_logical_devices('GPU')

print('物理gpu个数: ', len(gpus))
print('总的gpu个数,其中包括括虚拟Logical gpus: ', len(logical_gpus))

标签:4.5,gpus,gpu,tf,GPU,tf2.0,config,experimental
来源: https://blog.csdn.net/suiyueruge1314/article/details/104736954