keras如何指定運(yùn)行時(shí)顯卡及限制GPU用量
keras指定運(yùn)行時(shí)顯卡及限制GPU用量
keras在使用GPU的時(shí)候有個(gè)特點(diǎn)，就是默認(rèn)全部占滿顯存。
這樣如果有多個(gè)模型都需要使用GPU跑的話，那么限制是很大的，而且對(duì)于GPU也是一種浪費(fèi)。
因此在使用keras時(shí)需要有意識(shí)的設(shè)置運(yùn)行時(shí)使用那塊顯卡，需要使用多少容量。
這方面的設(shè)置一般有三種情況：
- 1. 指定顯卡
- 2. 限制GPU用量
- 3. 即指定顯卡又限制GPU用量
查看GPU使用情況語(yǔ)句（linux）
# 1秒鐘刷新一次 watch -n 1 nvidia-smi
一、指定顯卡
import os os.environ["CUDA_VISIBLE_DEVICES"] = "2"
這里指定了使用編號(hào)為2的GPU，大家可以根據(jù)需要和實(shí)際情況來(lái)指定使用的GPU
二、限制GPU用量
1、設(shè)置使用GPU的百分比
import tensorflow as tf import keras.backend.tensorflow_backend as KTF #進(jìn)行配置，使用30%的GPU config = tf.ConfigProto() config.gpu_options.per_process_gpu_memory_fraction = 0.3 session = tf.Session(config=config) # 設(shè)置session KTF.set_session(session )
需要注意的是，雖然代碼或配置層面設(shè)置了對(duì)顯存占用百分比閾值，但在實(shí)際運(yùn)行中如果達(dá)到了這個(gè)閾值，程序有需要的話還是會(huì)突破這個(gè)閾值。
換而言之如果跑在一個(gè)大數(shù)據(jù)集上還是會(huì)用到更多的顯存。
以上的顯存限制僅僅為了在跑小數(shù)據(jù)集時(shí)避免對(duì)顯存的浪費(fèi)而已。
2、GPU按需使用
import tensorflow as tf import keras.backend.tensorflow_backend as KTF config = tf.ConfigProto() config.gpu_options.allow_growth=True #不全部占滿顯存, 按需分配 session = tf.Session(config=config) # 設(shè)置session KTF.set_session(sess)
三、指定GPU并且限制GPU用量
這個(gè)比較簡(jiǎn)單，就是講上面兩種情況連上即可。。。
import os import tensorflow as tf import keras.backend.tensorflow_backend as KTF # 指定第一塊GPU可用 os.environ["CUDA_VISIBLE_DEVICES"] = "0" config = tf.ConfigProto() config.gpu_options.allow_growth=True #不全部占滿顯存, 按需分配 sess = tf.Session(config=config) KTF.set_session(sess)
總結(jié)
以上為個(gè)人經(jīng)驗(yàn)，希望能給大家一個(gè)參考，也希望大家多多支持腳本之家。
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