keras如何指定运行时显卡及限制GPU用量

2024-04-18 0 24
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  • keras指定运行时显卡及限制GPU用量
  • 一、指定显卡
  • 二、限制GPU用量
    • 1、设置使用GPU的百分比
    • 2、GPU按需使用
  • 三、指定GPU并且限制GPU用量
    • 总结

      keras指定运行时显卡及限制GPU用量

      keras在使用GPU的时候有个特点,就是默认全部占满显存。

      这样如果有多个模型都需要使用GPU跑的话,那么限制是很大的,而且对于GPU也是一种浪费。

      因此在使用keras时需要有意识的设置运行时使用那块显卡,需要使用多少容量。

      这方面的设置一般有三种情况:

      • 1. 指定显卡
      • 2. 限制GPU用量
      • 3. 即指定显卡又限制GPU用量

      查看GPU使用情况语句(linux)

      # 1秒钟刷新一次
      watch -n 1 nvidia-smi

      一、指定显卡

      import os
      os.environ[\”CUDA_VISIBLE_DEVICES\”] = \”2\”

      这里指定了使用编号为2的GPU,大家可以根据需要和实际情况来指定使用的GPU

      二、限制GPU用量

      1、设置使用GPU的百分比

      import tensorflow as tf
      import keras.backend.tensorflow_backend as KTF

      #进行配置,使用30%的GPU
      config = tf.ConfigProto()
      config.gpu_options.per_process_gpu_memory_fraction = 0.3
      session = tf.Session(config=config)

      # 设置session
      KTF.set_session(session )

      需要注意的是,虽然代码或配置层面设置了对显存占用百分比阈值,但在实际运行中如果达到了这个阈值,程序有需要的话还是会突破这个阈值。

      换而言之如果跑在一个大数据集上还是会用到更多的显存。

      以上的显存限制仅仅为了在跑小数据集时避免对显存的浪费而已。

      2、GPU按需使用

      import tensorflow as tf
      import keras.backend.tensorflow_backend as KTF

      config = tf.ConfigProto()
      config.gpu_options.allow_growth=True #不全部占满显存, 按需分配
      session = tf.Session(config=config)

      # 设置session
      KTF.set_session(sess)

      三、指定GPU并且限制GPU用量

      这个比较简单,就是讲上面两种情况连上即可。。。

      import os
      import tensorflow as tf
      import keras.backend.tensorflow_backend as KTF

      # 指定第一块GPU可用
      os.environ[\”CUDA_VISIBLE_DEVICES\”] = \”0\”

      config = tf.ConfigProto()
      config.gpu_options.allow_growth=True #不全部占满显存, 按需分配
      sess = tf.Session(config=config)

      KTF.set_session(sess)

      总结

      以上为个人经验,希望能给大家一个参考,也希望大家多多支持悠久资源网。

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