Tensorflow训练模型默认占满所有GPU的解决方案

1. 背景

在使用Tensorflow进行训练模型时，如果不进行特别的设置，模型会默认占满所有可用的GPU。这在某些情况下可能会导致不方便，例如当我们需要同时进行多个模型的训练时，或者希望保留一部分GPU资源进行其他任务。本文将介绍一种解决方案，用于设置Tensorflow训练模型时占用的GPU数量。

2. 解决方案

2.1 设置环境变量

解决这个问题的一种方法是设置CUDA_VISIBLE_DEVICES环境变量，它能够限制Tensorflow可见的GPU数量。具体步骤如下：

- 打开终端，并输入以下命令编辑bashrc文件：

nano ~/.bashrc

- 在打开的文件中，添加以下代码，其中N表示希望保留的GPU数量：

export CUDA_VISIBLE_DEVICES=0,1,2  # 只使用GPU 0, 1, 2

- 保存并关闭文件。然后运行以下命令使得环境变量生效：

source ~/.bashrc

2.2 设置Tensorflow会话

除了设置环境变量，我们还可以在Tensorflow会话中指定使用的GPU数量。下面是示例代码：

import tensorflow as tf

# 声明限制GPU数量的函数
def limit_gpu_memory(gpu_index):
    gpus = tf.config.experimental.list_physical_devices('GPU')
    if gpus:
        # 设置Tensorflow在特定GPU上进行分配
        try:
            # 设置GPU可见性
            tf.config.experimental.set_visible_devices(gpus[gpu_index], 'GPU')
            # 限制GPU内存使用
            tf.config.experimental.set_memory_growth(gpus[gpu_index], True)
            logical_gpus = tf.config.experimental.list_logical_devices('GPU')
            print(len(gpus), "Physical GPUs,", len(logical_gpus), "Logical GPUs")
        except RuntimeError as e:
            print(e)
# 指定使用的GPU
limit_gpu_memory(0)

上述代码中，`gpu_index`表示要使用的GPU的索引，0表示第一个GPU。通过调用`limit_gpu_memory`函数，并传入希望使用的GPU索引，即可将Tensorflow限制在指定的GPU上。

2.3 设置训练模型

在设置了环境变量或Tensorflow会话后，我们需要对训练模型进行相应的修改。下面是示例代码：

import tensorflow as tf

# 设置训练模型
def train_model():
    model = tf.keras.models.Sequential([
        # 模型的具体结构
        # ...
    ])
    
    # 编译模型
    model.compile(optimizer='adam',
                  loss='sparse_categorical_crossentropy',
                  metrics=['accuracy'])
    
    # 加载数据
    # ...
    
    # 训练模型
    model.fit(x_train, y_train, epochs=10, batch_size=32)
# 指定使用GPU的序号
os.environ['CUDA_VISIBLE_DEVICES'] = '0'
train_model()

在上述代码中，我们使用`os.environ['CUDA_VISIBLE_DEVICES'] = '0'`来指定使用的GPU序号，这里我们设置为0表示使用第一个GPU。

3. 结论

通过设置环境变量或在Tensorflow会话中指定GPU数量，我们可以限制Tensorflow训练模型时占用的GPU数量。这对于同时训练多个模型或者保留部分GPU资源进行其他任务非常有用。在实际使用时，可以根据需求灵活选择适合的设置方法。使用`temperature=0.6`这个参数来控制模型输出的多样性，较小的值（如0.6）会使得生成的文本更加保守和准确，而较大的值（如1.0）会使得生成的文本更加多样但可能会失去准确性。