TensorFlow指定特定GPU以及占用显存的比例

使用GPU服务器跑TensorFlow，而TensorFlow默认的是占用所有GPU，于是为了不影响其他同学使用GPU，于是就试验和总结了一下TensorFlow指定GPU的方法。。

环境
系统：Ubuntu14.04

TensorFlow：v1.3

GPU 8个GTX1080，第一列的0~7的数是GPU的序号

===========================一.设置指定GPU=================

1.一劳永逸的方法，直接在~/.bashrc中设置环境变量
CUDA_VISIBLE_DEVICES

      （1）vim ~/.bashrc

      （2）在.bashrc.最下方添加

export  CUDA_VISIBLE_DEVICES='XX'(这个xx是GPU的序号，比如我这边服务器上有8个GTX1080序号是0~7，可以填入任意多个序号，序号间用逗号隔开)

      （3）source ~/.bashrc

         这样只要每次你用TensorFlow跑程序，都只会占用指定的GPU

2.在终端设置使用的GPU
如果用方法一，虽然方便，但有的时候还是需要指定其他的GPU，这时可以这样，例如

CUDA_VISIBLE_DEVICES=2 python test.py
这样就只会使用序号为2的GPU

3.在python代码程序中指定使用的GPU
import os