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基于tensorflow指定GPU运行及GPU资源分配的几种方式小结
脚本专栏 2024/11/3 佚名
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1. 在终端执行时设置使用哪些GPU（两种方式）

(1) 如下（export 语句执行一次就行了，以后再运行代码不用执行）

基于tensorflow指定GPU运行及GPU资源分配的几种方式小结

(2) 如下

基于tensorflow指定GPU运行及GPU资源分配的几种方式小结

2. 代码中指定（两种方式）

(1)

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

(2)

# Creates a graph.
with tf.device('/gpu:1'):
 a = tf.constant([1.0, 2.0, 3.0, 4.0, 5.0, 6.0], shape=[2, 3], name='a')
 b = tf.constant([1.0, 2.0, 3.0, 4.0, 5.0, 6.0], shape=[3, 2], name='b')
 c = tf.matmul(a, b)
# Creates a session with log_device_placement set to True.
sess = tf.Session(config=tf.ConfigProto(log_device_placement=True))
# Runs the op.
print sess.run(c)

若想使用多个GPU,如下

c = []
for d in ['/gpu:0', '/gpu:1']:
 with tf.device(d):
  a = tf.constant([1.0, 2.0, 3.0, 4.0, 5.0, 6.0], shape=[2, 3])
  b = tf.constant([1.0, 2.0, 3.0, 4.0, 5.0, 6.0], shape=[3, 2])
  c.append(tf.matmul(a, b))
with tf.device('/cpu:0'):
 sum = tf.add_n(c)
# Creates a session with log_device_placement set to True.
sess = tf.Session(config=tf.ConfigProto(log_device_placement=True))
# Runs the op.
print sess.run(sum)

3.GPU资源分配

(1) 设置允许GPU增长

config = tf.ConfigProto()
config.gpu_options.allow_growth = True
session = tf.Session(config=config, ...)

(2) 设置每个GPU内存使用多少

config = tf.ConfigProto()
config.gpu_options.per_process_gpu_memory_fraction = 0.4
session = tf.Session(config=config, ...)

以上这篇基于tensorflow指定GPU运行及GPU资源分配的几种方式小结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,GPU,资源分配
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《魔兽世界》大逃杀！60人新游玩模式《强袭风暴》3月21日上线

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。

艾泽拉斯的冒险者已经征服了艾泽拉斯的大地及遥远的彼岸。他们在对抗世界上最致命的敌人时展现出过人的手腕，并且成功阻止终结宇宙等级的威胁。当他们在为即将于《魔兽世界》资料片《地心之战》中来袭的萨拉塔斯势力做战斗准备时，他们还需要在熟悉的阿拉希高地面对一个全新的敌人──那就是彼此。在《巨龙崛起》10.2.6 更新的《强袭风暴》中，玩家将会进入一个全新的海盗主题大逃杀式限时活动，其中包含极高的风险和史诗级的奖励。

《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。

更新日志

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