Tensorflow全局设置可见GPU编号操作

1. 概述

在深度学习中，使用GPU进行模型训练是常见的做法，因为GPU可以提供更高的计算性能。在TensorFlow中，我们可以选择使用哪个GPU进行训练。本文将介绍如何在TensorFlow中进行全局设置，以选择可见的GPU编号。

2. 导入必要的库

在开始之前，我们需要先导入需要的库。TensorFlow是必需的，另外还需要导入CUDA和cuDNN库。

import tensorflow as tf

import os
# 设置CUDA和cuDNN库路径
os.environ['CUDA_VISIBLE_DEVICES']='0'

3. 设置可见GPU编号

要设置可见的GPU编号，我们可以使用os.environ['CUDA_VISIBLE_DEVICES']，将数字0设置为可见的GPU编号。这样，TensorFlow将只看到一个可见的GPU。

下面是示例代码：

os.environ['CUDA_VISIBLE_DEVICES']='0'

上述代码将可见的GPU编号设置为0。

4. 验证设置是否生效

可以通过以下代码验证设置是否生效：

import tensorflow as tf

# 验证GPU是否可见
print("可见的GPU编号：", tf.config.list_logical_devices())

如果设置生效，代码输出应该是只包含一个GPU的列表。

5. 其他设置

除了设置可见的GPU编号，我们还可以使用其他方法来控制TensorFlow的GPU使用。下面是几种常见的设置方法：

5.1 设置GPU使用的内存百分比

可以通过设置tf.config.experimental.set_memory_growth()方法来设置GPU使用的内存百分比。

import tensorflow as tf

# 设置GPU使用的内存百分比
gpus = tf.config.experimental.list_physical_devices('GPU')
if gpus:
    try:
        # 设置内存增长
        for gpu in gpus:
            tf.config.experimental.set_memory_growth(gpu, True)
    except RuntimeError as e:
        print(e)

上述代码将设置GPU使用的内存百分比进行了设置。

5.2 设置使用特定的GPU设备

如果有多个GPU设备可用，可以通过以下代码设置使用特定的GPU设备：

import tensorflow as tf

# 设置使用特定的GPU设备
print("可用的GPU设备：", tf.config.list_physical_devices('GPU'))
tf.config.set_visible_devices(gpus[0],'GPU')

上述代码将设置使用第一个GPU设备。

5.3 指定温度参数

在训练过程中，可以通过设置温度参数来控制模型生成的输出的多样性和保守性。

import tensorflow as tf

temperature = 0.6
# 设置温度参数
tf.random.set_seed(1)
logits = tf.random.normal([1, 10])
print("原始的logits：", logits)
scaled_logits = tf.math.log(logits) / temperature
print("经过温度参数调整后的logits：", scaled_logits)

上述代码中，我们设置了温度参数为0.6，并通过调整logits的值来验证设置的效果。

6. 结论

通过以上方法，我们可以在TensorFlow中轻松地设置可见的GPU编号。这对于只有一个GPU设备的情况非常有用。