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运行tensorflow python程序,限制对GPU和CPU的占用操作
脚本专栏 2024/11/3 佚名
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一般情况下，运行tensorflow时，默认会占用可以看见的所有GPU，那么就会导致其它用户或程序无GPU可用，那么就需要限制程序对GPU的占用。并且，一般我们的程序也用不了所有的GPU资源，只是强行霸占着，大部分资源都不会用到，也不会提升运行速度。

使用nvidia-smi可以查看本机的GPU使用情况，如下图，这里可以看出，本机的GPU型号是K80，共有两个K80，四块可用（一个K80包括两块K40）。

1、如果是只需要用某一块或某几块GPU，可以在运行程序时，利用如下命令运行：CUDA_VISIBLE_DEVICES=0,1 python test.py

这里表示只有GPU 0和1对程序可见，因此也就限制了程序只能用GPU 0和1

同样，也可以在代码里指定

import os
os.environ["CUDA_VISIBLE_DEVICES"] = "0,1"

如果想只用CPU，不用CPU来运行程序，可以用如下命令(所有GPU都不可见)：

CUDA_VISIBLE_DEVICES='' python test.py

或者是

CUDA_VISIBLE_DEVICES="-1" python test.py

2、让tensorflow只按需索取显存，如下代码所示

#only minimum use gpu
gpu_config = tf.ConfigProto()
gpu_config.gpu_options.allow_growth = True
with tf.Session(config = gpu_config) as sess:

前面是对GPU的限制，那如果不用GPU，只用CPU呢？如何限制对CPU的使用呢？

前面也有提到，如果使用命令CUDA_VISIBLE_DEVICES=“”python test.py可以只使用CPU，那如果想只使用部分CPU呢"htmlcode"> 

cpu_config = tf.ConfigProto(intra_op_parallelism_threads = 8, inter_op_parallelism_threads = 8, device_count = {'CPU': 8})
with tf.Session(config = cpu_config) as sess:

以上这篇运行tensorflow python程序,限制对GPU和CPU的占用操作就是小编分享给大家的全部内容了，希望能给大家一个参考，也希望大家多多支持。

标签：
tensorflow,python,GPU,CPU
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暴雪近日发布了《魔兽世界》10.2.6 更新内容，新游玩模式《强袭风暴》即将于3月21 日在亚服上线，届时玩家将前往阿拉希高地展开一场 60 人大逃杀对战。

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《强袭风暴》不是普通的战场，作为一个独立于主游戏之外的活动，玩家可以用大逃杀的风格来体验《魔兽世界》，不分职业、不分装备（除了你在赛局中捡到的），光是技巧和战略的强弱之分就能决定出谁才是能坚持到最后的赢家。本次活动将会开放单人和双人模式，玩家在加入海盗主题的预赛大厅区域前，可以从强袭风暴角色画面新增好友。游玩游戏将可以累计名望轨迹，《巨龙崛起》和《魔兽世界：巫妖王之怒 经典版》的玩家都可以获得奖励。

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