Keras - GPU ID 和显存占用设定步骤

1. 概述

在深度学习模型训练过程中，利用GPU进行计算可以大大地加速模型的训练速度。Keras是一个开源的深度学习库，提供了对多种深度学习框架的高级封装。在Keras中，可以通过指定GPU ID和限制显存占用来对GPU进行设定。

2. GPU ID 设定

2.1 检查可用的GPU

首先，我们需要检查系统上可用的GPU。使用以下代码可以获取可用的GPU列表：

import tensorflow as tf

tf.config.list_physical_devices('GPU')

如果输出为空列表，说明系统上没有可用的GPU。如果输出有多个元素，表示系统上有多块可用的GPU。

2.2 设置GPU ID

要在Keras中指定使用的GPU ID，可以使用以下代码：

import os

os.environ["CUDA_DEVICE_ORDER"]="PCI_BUS_ID"
os.environ["CUDA_VISIBLE_DEVICES"]="0"

在这段代码中，将环境变量CUDA_DEVICE_ORDER设置为PCI_BUS_ID，表示使用PCI总线ID来识别GPU。然后，将环境变量CUDA_VISIBLE_DEVICES设置为0，表示使用索引为0的GPU。

注：如果系统上有多块GPU，可以通过修改CUDA_VISIBLE_DEVICES的值来指定使用的GPU。例如，将它设置为"0,1"表示同时使用索引为0和1的两块GPU。

3. 显存占用设定

3.1 显存预分配

在Keras中，默认情况下，GPU会在开始训练之前分配尽可能多的显存。这可能导致显存占用过多，从而导致训练过程中出现显存不足的错误。为了避免这种情况，可以通过以下代码限制显存的使用量：

import tensorflow as tf

gpus = tf.config.experimental.list_physical_devices('GPU')
if gpus:
  try:
    tf.config.experimental.set_virtual_device_configuration(gpus[0], [
      tf.config.experimental.VirtualDeviceConfiguration(memory_limit=1024)])
  except RuntimeError as e:
    print(e)

在这段代码中，通过引入TensorFlow库，并使用list_physical_devices函数获取可用的GPU列表。然后，使用set_virtual_device_configuration函数来限制第一块GPU的显存使用量为1024MB。

3.2 惰性分配模式

除了显存预分配外，还可以使用惰性分配模式来限制显存的占用。惰性分配模式只在需要时才分配显存，可以节约显存的使用。

使用以下代码启用惰性分配模式：

import tensorflow as tf

tf.config.experimental.set_memory_growth(tf.config.experimental.list_physical_devices('GPU')[0], True)

4. 总结

在Keras中，通过设置GPU ID和限制显存占用，可以对GPU进行设定。首先，可以使用list_physical_devices函数获取可用的GPU列表，然后使用set_virtual_device_configuration函数来设置显存的占用量。此外，还可以启用惰性分配模式来优化显存的使用。这些设置可以帮助我们更好地管理GPU资源，提高深度学习模型的训练效率。