keras 指定程序在某塊卡上訓(xùn)練實例
場景:某臺機器上有三塊卡,想同時開三個程序,放到三塊卡上去訓(xùn)練。
策略:CUDA_VISIBLE_DEVICES=1 python train.py就可以指定程序在某塊卡上訓(xùn)練。

補充知識:keras指定GPU及顯存使用量
指定GPU
import os
os.environ["CUDA_VISIBLE_DEVICES"] = "0"
指定GPU和顯存使用量
import os from keras.backend.tensorflow_backend import set_session os.environ["CUDA_VISIBLE_DEVICES"] = "0" config = tf.ConfigProto() config.gpu_options.per_process_gpu_memory_fraction = 0.3 set_session(tf.Session(config=config))
指定GPU顯存使用按需分配
import keras.backend.tensorflow_backend as KTF import os os.environ["CUDA_VISIBLE_DEVICES"] = "0" config = tf.ConfigProto() config.gpu_options.allow_growth=True sess = tf.Session(config=config) KTF.set_session(sess)
以上這篇keras 指定程序在某塊卡上訓(xùn)練實例就是小編分享給大家的全部內(nèi)容了,希望能給大家一個參考,也希望大家多多支持腳本之家。
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