gpu

1.查看gpu工作状态

2.显示机器上的显卡信息

GPU 命令行释放内存：
链接

3.tensorflow在训练模型的时候如何指定GPU进行训练

import os
os.environ['CUDA_VISIBLE_DEVICES']='2,3'

这种方法还可以在运行python程序的前面指定，比如：
CUDA_VISIBLE_DEVICES=2 python train_ .py

4.pycharm 中添加anaconda中的tensorflow

File->Default Setting->Project Interpreter

Python interpreter路径：/Users/tewisong/anaconda3/envs/tensorflow/bin/python3.6

5.如果同时安装了两个版本，默认下运行gpu版，如想运行cpu版，可代码中设置如下：

with tf.Session() as ses:
    with tf.device("/cpu:0"):
        matrix1=tf.constant([[3.,3.]])
        matrix2=tf.constant([[2.],[2.]])
        product=tf.matmul(matrix1,matrix2)