安装gpu版本的tensorflow
pip install tensorflow-gpu
# 默认安装最新版 如果需要指定版本的话使用,如1.11.0
pip install tensorflow-gpu==1.11.0
查看可用gpu
from tensorflow.python.client import device_lib
print(device_lib.list_local_devices())
我的输出结果如下
[name: "/device:CPU:0"
device_type: "CPU"
memory_limit: 268435456
locality {
}
, name: "/device:GPU:0"
device_type: "GPU"
memory_limit: 1451291444
locality {
bus_id: 1
links {
}
}
这说明我可以用gpu也可以用cpu来训练模型。
指定gpu训练模型,如 gpu 0
import os
os.environ["CUDA_VISIBLE_DEVICES"] = "0" #指定gpu 0训练模型
看到有人说单台机器多gpu训练的时候,如0,1号gpu训练,上面 ="0" 改成 ="0,1",但是也有人说这样的效果不好,没有试过,感兴趣的可以自己查一下。
禁用gpu的话
import os
os.environ["CUDA_VISIBLE_DEVICES"] = "-1"
即指定gpu -1训练模型,但是这个gpu是不存在的,默认从0开始,所以也就不能使用gpu了。
但如果想用gpu的话,可以把oos.environ["CUDA_VISIBLE_DEVICES"] = "-1" 这一行注释掉即可。