tensorflow gpu使用说明

本文介绍了如何高效利用GPU资源运行TensorFlow程序。首先通过nvidia-smi命令检查GPU使用情况,然后通过设置环境变量CUDA_VISIBLE_DEVICES指定使用哪个GPU。为了避免占用全部GPU显存,可以通过配置tf.ConfigProto限制显存使用。

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由于tensorflow默认抢占服务器所有GPU显存,只允许一个小内存的程序也会占用所有GPU资源。下面提出使用GPU运行tensorflow的几点建议:

1.在运行之前先查看GPU的使用情况:

$ nvidia-smi # 查看GPU此时的使用情况

或者

$ nvidia-smi -l # 实时返回GPU使用情况

2.目前实验室服务器有0,1,2,3四个GPU,找到空闲的GPU号,可以使用环境变量CUDA_VISIBLE_DEVICES:

环境变量的定义格式:
CUDA_VISIBLE_DEVICES=1 Only device 1 will be seen
CUDA_VISIBLE_DEVICES=0,1 Devices 0 and 1 will be visible
CUDA_VISIBLE_DEVICES=”0,1” Same as above, quotation marks are optional
CUDA_VISIBLE_DEVICES=0,2,3 Devices 0, 2, 3 will be visible; device 1 is masked

输入以下命令运行程序:

$ export CUDA_VISIBLE_DEVICES=0 # 假设此时 GPU 0 空闲

为了防止新开终端忘记export,比较保险的做法是每次运行tensorflow之前定义使用的GPU:

$ CUDA_VISIBLE_DEVICES=0 python mnist.py # 假设此时 GPU 0 空闲, mnist.py为你想运行的程序。

3.这样tensorflow此时只会在指定的GPU上运行,但是仍然会占用整个GPU的显存,不过不和其他人公用GPU时也不会有影响,下面介绍两种限定GPU占用的方法:

(1)在tensorflow中定义session时作如下设置,该设置会启用最少的GPU显存来运行程序。
config = tf.ConfigProto()
config.gpu_options.allow_growth = True
session = tf.Session(config=config)
(2)在tensorflow中定义session时作如下设置,该设置会强制程序只占用指定比例的GPU显存。
config = tf.ConfigProto()
config.gpu_options.per_process_gpu_memory_fraction = 0.4 # 占用GPU40%的显存
session = tf.Session(config=config)

注:
- 在tensorflow代码中with tf.device(‘/gpu:0’):只会指定在GPU 0上计算,但仍然会默认占用所有GPU资源。


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### TensorFlow GPU 2.6 使用指南 为了成功配置并使用 TensorFlow GPU 2.6,以下是详细的说明: #### 软件依赖关系 在安装 TensorFlow GPU 之前,需确认已正确安装 CUDA 和 cuDNN 的兼容版本。对于 TensorFlow GPU 2.6,官方支持的 CUDA 版本为 11.2 或更高版本[^3],而相应的 cuDNN 应至少为 8.1。 #### 安装步骤 可以采用 `conda` 或者 `pip` 来完成 TensorFlow GPU 的安装过程。下面分别介绍两种方法的具体操作流程。 ##### 方法一:通过 Conda 进行安装 Conda 是一种强大的环境管理工具,能够简化软件包及其依赖项的处理工作。 ```bash # 创建一个新的 Python 环境 (假设目标 Python 版本为 3.8) conda create -n tf_gpu_env python=3.8 # 激活该新创建的环境 conda activate tf_gpu_env # 利用 pip 工具来安装指定版本的 TensorFlow GPU pip install tensorflow-gpu==2.6.0 ``` ##### 方法二:借助 Pip 实现安装 Pip 是另一种常用的 Python 包管理器,在特定情况下可能更灵活一些。 ```bash # 首先确保当前处于正确的 Python 环境内 python --version # 接着执行如下命令以安装所需版本的 TensorFlow GPU pip install tensorflow-gpu==2.6.0 ``` 无论采取哪种方式,请务必验证最终安装是否成功以及其功能正常与否: ```python import tensorflow as tf print(tf.__version__) ``` 上述代码片段用于检测所导入库的实际版本号,并打印出来以便核对。 #### 测试 GPU 支持情况 最后一步至关重要——检验系统中的 GPU 是否被有效识别和支持。可以通过以下脚本来实现这一目的: ```python from tensorflow.python.client import device_lib device_lib.list_local_devices() ``` 此函数返回列表形式的结果集,其中包含了所有可用设备的信息;若有任何条目标明类型为 'GPU' 即表明设置无误。 ---
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