tensorflow指定GPU与动态分配GPU memory设置

1. tensorflow指定GPU

在使用tensorflow进行深度学习任务时，通常会使用GPU来加速计算。tensorflow可以在多个GPU上并行运算，但有时候我们可能只想使用其中的某一个GPU进行计算。通过指定可见的GPU设备，我们可以在tensorflow中选择特定的GPU来运行。

1.1 指定可见的GPU设备

在tensorflow中，可以使用以下代码来指定可见的GPU设备：

import tensorflow as tf
#设置可见的GPU设备
visible_devices = tf.config.experimental.list_physical_devices('GPU')
tf.config.experimental.set_visible_devices(visible_devices[0], 'GPU')

上述代码将会把第一个可见的GPU设备设置为可见，其他GPU设备将不会被tensorflow看到。

1.2 指定特定的GPU设备

如果我们有多个GPU设备，并且想要在特定的GPU上运行，可以使用以下代码来指定特定的GPU设备：

import tensorflow as tf
#设置特定的GPU设备
physical_devices = tf.config.experimental.list_physical_devices('GPU')
tf.config.experimental.set_visible_devices(physical_devices[0:2], 'GPU')
tf.config.experimental.set_memory_growth(physical_devices[0], True)
tf.config.experimental.set_memory_growth(physical_devices[1], True)

上述代码将使得tensorflow只能看到第一个和第二个GPU设备，并且设置他们的GPU memory动态分配。

2. 动态分配GPU memory设置

在使用tensorflow进行深度学习任务时，占用的GPU memory可能是一个很大的问题。默认情况下，tensorflow会占用所有可见的GPU memory，这可能会导致其他进程无法使用GPU资源。

2.1 动态分配GPU memory

tensorflow提供了一种方法来动态分配GPU memory，以便在需要时才占用GPU资源。

import tensorflow as tf
#动态分配GPU memory
gpus = tf.config.experimental.list_physical_devices(device_type='GPU')
tf.config.experimental.set_memory_growth(gpus[0], True)
tf.config.experimental.set_memory_growth(gpus[1], True)

上述代码将使得tensorflow只在需要的时候才占用GPU memory。这样其他进程也可以使用GPU资源。

2.2 设置GPU memory的上限

除了动态分配GPU memory，我们还可以设置GPU memory的上限，以避免内存溢出的问题。

import tensorflow as tf
#设置GPU memory的上限
gpus = tf.config.experimental.list_physical_devices('GPU')
for gpu in gpus:
    tf.config.experimental.set_memory_growth(gpu, True)
    tf.config.experimental.set_virtual_device_configuration(gpu, [tf.config.experimental.VirtualDeviceConfiguration(memory_limit=1024)])

上述代码将设置GPU memory的上限为1024MB，这样tensorflow在使用GPU资源时不会超过这个上限。

3. 总结

本文介绍了如何在tensorflow中指定特定的GPU设备以及如何动态分配GPU memory。通过指定可见的GPU设备，我们可以选择特定的GPU来运行tensorflow任务。通过动态分配GPU memory，我们可以在需要的时候才占用GPU资源，避免了其他进程无法使用GPU资源的问题。