运行tensorflow python程序,限制对GPU和CPU的占用操作

1. 简介

TensorFlow是一种广泛使用的开源机器学习库，可以用于构建和训练各种深度学习模型。在运行TensorFlow的Python程序时，我们可能会遇到对GPU和CPU资源的占用过高的问题。本文将介绍如何限制TensorFlow程序对GPU和CPU的占用操作。

2. 限制GPU的占用

2.1 查看可用的GPU

在运行TensorFlow程序之前，首先需要确定系统中可用的GPU数量。可以使用TensorFlow的tf.test.gpu_device_name()函数来查看可用的GPU。

import tensorflow as tf

print(tf.test.gpu_device_name())

如果输出结果为空字符串，则表示没有可用的GPU。否则，输出结果将显示可用的GPU设备名称。

2.2 设置GPU占用

要限制TensorFlow程序对GPU的占用操作，可以通过设置tf.config.experimental.set_memory_growth()函数来实现。

import tensorflow as tf

gpus = tf.config.experimental.list_physical_devices('GPU')
if gpus:
  # 设置GPU占用为按需分配
  tf.config.experimental.set_memory_growth(gpus[0], True)

在上述代码中，list_physical_devices()函数用于获取系统中的物理GPU列表。如果存在可用的GPU，我们可以使用set_memory_growth()函数将GPU的内存使用设置为按需分配。

3. 限制CPU的占用

3.1 设置CPU占用

要限制TensorFlow程序对CPU的占用操作，可以通过设置环境变量CPU_NUM来实现。下面的代码示例演示了如何设置CPU的占用。

import os

os.environ['CPU_NUM'] = '2'  # 设置CPU占用为2个核心

在上述代码中，我们使用os.environ方法将CPU_NUM环境变量设置为2，这意味着TensorFlow程序将仅使用2个CPU核心。

4. 示例程序

下面是一个示例程序，演示了如何限制TensorFlow程序对GPU和CPU的占用操作。

import tensorflow as tf

import os
# 设置GPU占用
gpus = tf.config.experimental.list_physical_devices('GPU')
if gpus:
  tf.config.experimental.set_memory_growth(gpus[0], True)
# 设置CPU占用
os.environ['CPU_NUM'] = '2'
# 创建模型
model = tf.keras.Sequential([
  tf.keras.layers.Dense(256, activation='relu', input_shape=(784,)),
  tf.keras.layers.Dense(10, activation='softmax')
])
# 编译模型
model.compile(optimizer='adam',
              loss='sparse_categorical_crossentropy',
              metrics=['accuracy'])
# 加载数据
mnist = tf.keras.datasets.mnist
(x_train, y_train), (x_test, y_test) = mnist.load_data()
# 数据预处理
x_train, x_test = x_train / 255.0, x_test / 255.0
# 训练模型
model.fit(x_train, y_train, epochs=5, batch_size=32)
# 评估模型
model.evaluate(x_test, y_test, verbose=2)

在上述代码中，我们首先设置了GPU占用为按需分配，并将CPU占用设置为2个核心。然后，我们创建了一个简单的神经网络模型，并使用MNIST数据集进行训练和评估。

5. 总结

通过设置TensorFlow程序对GPU和CPU的占用操作，我们可以有效地控制资源的使用。本文介绍了如何在Python中限制TensorFlow程序对GPU和CPU的占用，并提供了一个示例程序供参考。

通过设置合适的占用限制，可以提高程序的运行效率，并避免资源浪费。这对于开发大规模深度学习应用非常重要。