keras如何指定运行时显卡及限制GPU用量
作者:T_白日梦想家
这篇文章主要介绍了keras如何指定运行时显卡及限制GPU用量问题,具有很好的参考价值,希望对大家有所帮助,如有错误或未考虑完全的地方,望不吝赐教
keras指定运行时显卡及限制GPU用量
keras在使用GPU的时候有个特点,就是默认全部占满显存。
这样如果有多个模型都需要使用GPU跑的话,那么限制是很大的,而且对于GPU也是一种浪费。
因此在使用keras时需要有意识的设置运行时使用那块显卡,需要使用多少容量。
这方面的设置一般有三种情况:
- 1. 指定显卡
- 2. 限制GPU用量
- 3. 即指定显卡又限制GPU用量
查看GPU使用情况语句(linux)
# 1秒钟刷新一次 watch -n 1 nvidia-smi
一、指定显卡
import os os.environ["CUDA_VISIBLE_DEVICES"] = "2"
这里指定了使用编号为2的GPU,大家可以根据需要和实际情况来指定使用的GPU
二、限制GPU用量
1、设置使用GPU的百分比
import tensorflow as tf import keras.backend.tensorflow_backend as KTF #进行配置,使用30%的GPU config = tf.ConfigProto() config.gpu_options.per_process_gpu_memory_fraction = 0.3 session = tf.Session(config=config) # 设置session KTF.set_session(session )
需要注意的是,虽然代码或配置层面设置了对显存占用百分比阈值,但在实际运行中如果达到了这个阈值,程序有需要的话还是会突破这个阈值。
换而言之如果跑在一个大数据集上还是会用到更多的显存。
以上的显存限制仅仅为了在跑小数据集时避免对显存的浪费而已。
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 #不全部占满显存, 按需分配 session = tf.Session(config=config) # 设置session KTF.set_session(sess)
三、指定GPU并且限制GPU用量
这个比较简单,就是讲上面两种情况连上即可。。。
import os import tensorflow as tf import keras.backend.tensorflow_backend as KTF # 指定第一块GPU可用 os.environ["CUDA_VISIBLE_DEVICES"] = "0" config = tf.ConfigProto() config.gpu_options.allow_growth=True #不全部占满显存, 按需分配 sess = tf.Session(config=config) KTF.set_session(sess)
总结
以上为个人经验,希望能给大家一个参考,也希望大家多多支持脚本之家。