tensorflow训练时指定GPU

最新推荐文章于 2024-12-05 15:45:34 发布
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分类专栏： tensorflow
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本文链接：https://blog.youkuaiyun.com/zhanghenan123/article/details/80852008
本文介绍三种设置CUDA_VISIBLE_DEVICES的方法：1. 在代码中通过os.environ指定；2. 在命令行直接设置；3. 通过export命令配置。这些方法用于控制CUDA使用的GPU设备。

摘要生成于 C知道 ，由 DeepSeek-R1 满血版支持， 前往体验 >

1、在代码里面实现

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

2、在命令行中指定

CUDA_VISIBLE_DEVICES=2 python xxx.py

3、在某一个命令窗口指定

export CUDA_VISIBLE_DEVICES="xx"

指定GPU训练
AndrewGSD的博客
06-07 3223
给模型训练具体指定GPU。
在指定GPU进行训练
weixin_47143359的博客
03-12 572
表示只使用1号卡做为你的显卡，并且现在也只能使用这一张卡，且索引id为0，后面model.to（）就只能指向0号索引，model.cuda也是类似。就意味着对这四个gpu重新进行排号，0号卡主卡现在是实际的1号卡，设备的0号卡现在是3号卡。是将服务器上的若干gpu重新进行编号，如果现在有4个gpu的话，
训练模型过程中优雅的指定GPU
orangerfun的博客
02-03 1852
目前训练模型大部分在单机多卡的环境下，我们通常会指定一个GPU来训练模型。在不指定GPU情况下，默认使用GPU0来训练，但是很不巧GPU0被别人占了一半显存，导致OOM错误。每次跑模型都要去看下哪张卡显存最大，然后再来修改代码，指定GPU，是不是超级烦人呢!😶‍🌫️，今天就介绍一个每次都由程序自动选择剩余最大的显存的GPU来训练。
PYTorch训练和推理 指定GPU
黎国溥
03-21 4819
在训练模型和推理测试时，电脑中有多个显卡，需要指定某个GPU，以免出现显出不够问题。
指定GPU训练的命令
qq_52062754的博客
07-11 902
指定GPU训练
TensorFlow的CPU与GPU指定问题
GUEST_MTE的博客
02-02 1591
当同时安装CPU版本与GPU版本的TensorFlow时，默认是如果版本相同，默认是使用GPU版本的。
tensorflow使用指定gpu的方法
09-18
此外，TensorFlow强大的特性之一就是支持GPU加速计算，这对于处理大规模数据集或训练复杂模型至关重要。 GPU（Graphics Processing Unit，图形处理器）相较于传统的CPU（Central Processing Unit，中央处理器），在...
Keras深度学习框架第十四讲：使用TensorFlow进行多GPU分布式训练
MUKAMO的博客
05-19 1725
在进行TensorFlow分布式训练时，优化数据加载是关键。使用tf.data.Dataset对象加载数据，确保数据按全局批量大小进行批处理。使用dataset.cache()将数据缓存至内存或本地文件以加快迭代速度。dataset.prefetch(buffer_size)使数据预取与模型训练异步进行，减少延迟。此外，使用ModelCheckpoint回调定期保存模型以实现容错性。这些技术结合使用，可显著提高分布式训练的效率和性能。
【深度学习系列】全面指南：安装TensorFlow的CPU和GPU版本
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2301_81199775的博客
06-22 3万+
本博客旨在为初学者提供一份全面的指南，介绍如何根据个人电脑的配置选择并安装适合的TensorFlow版本。内容涵盖了如何查看电脑显卡型号以确定是安装CPU还是GPU版本的TensorFlow，创建Python虚拟环境，以及使用conda命令查找可用的TensorFlow版本。同时，文章还提供了安装过程中可能遇到的问题及其解决方法，确保读者能够顺利完成安装过程，并开始他们的机器学习或深度学习项目。
tensorflow训练时如何指定gpu
05-22
在 TensorFlow 中，可以使用以下代码将模型训练指定到 GPU 上： ``` import tensorflow as tf # 指定使用的 GPU 设备 gpu_devices = tf.config.experimental.list_physical_devices('GPU') if len(gpu_devices) > ...
YOLO指定GPU训练
最新发布
weixin_46986751的博客
12-05 496
YOLO多卡环境使用单GPU进行训练时，可能会遇到CUDA内存不足的问题。即使你指定了使用特定的GPU（如device=1），有时候程序仍然会使用默认的GPU（通常是GPU 0）。
tensorflow环境变量指定gpu
不负如来不负卿
08-12 3652
指定gpu两种方式： 1、设置环境变量，直接在命令行中使用， set CUDA_VISIBLE_DEVICES=1 终端执行脚本， CUDA_VISIBLE_DEVICES=1 python script.py 2、在程序中指定，os import os os.environ["CUDA_VISIBLE_DEVICES"] = "5" Ref: 1、https://www.jianshu.c...
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西檬饭
07-05 2159
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指定GPU运行和训练 python程序 、深度学习单卡、多卡 训练GPU设置【一文读懂】
专注于AI领域前沿技术学习与分享：目标检测、图像修复、超分重建、AI工程化
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Ubuntu配置Pytorch GPU深度学习环境并作为服务器对外提供Jupyter notebook服务
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文章目录总览GPU基础环境配置Ubuntu安装NVIDIA显卡驱动CUDA TOOLKIT其余部分的安装安装cudnn安装Anaconda3下载sh文件添加镜像源建立虚拟环境Pytorch环境配置Jupyter Notebook安装 总览 本文旨在配置实验室工作站的实验环境，并通过jupyter notebook为组内同学提供服务。 GPU 2080Ti * 2 Nvidia470 （CUDA DRIVER 11.4） cuda_10.2.89_440.33.01_linux.run（CUDA TOOLK
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傲笑风的博客
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当本地（或服务器）有个多个GPU时，需要指定程序在指定GPU上运行，需要做以下设置。
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在服务器上指定GPU跑代码， 指定GPU无法生效解决方法
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