Tensorflow自動選擇至少裝載GPU

我們指定GPU設備使用被使用：Tensorflow自動選擇至少裝載GPU

with tf.device('/gpu:'+gpu_id):

gpu_id是一個字符串變量，其中手動設置要使用的GPU的id。我需要運行多個實驗，每個實驗都在不同的GPU上。所以，我在運行代碼實例之前手動更改gpu_id的值。

我可以寫一些自動檢測第一個未使用的GPU並將其設置爲gpu_id的代碼嗎？

來源

2017-02-14 Hesham Eraqi

是的，您必須手動編寫該代碼。可能最簡單的事情是爲您的實驗設置靜態分配，並使用'CUDA_VISIBLE_DEVICES'將實驗固定到GPU。 – drpng

目前已經是一個功能，可以讓你知道正在使用的張量GPU：

# Creates a session with log_device_placement set to True. 
sess = tf.Session(config=tf.ConfigProto(log_device_placement=True))

設置log_device_placement到True將返回類似這樣的數據：

Device mapping: 
/job:localhost/replica:0/task:0/gpu:0 -> device: 0, name: Tesla K40c, pci bus 
id: 0000:05:00.0 
b: /job:localhost/replica:0/task:0/gpu:0 
a: /job:localhost/replica:0/task:0/gpu:0 
MatMul: /job:localhost/replica:0/task:0/gpu:0 
[[ 22. 28.] 
[ 49. 64.]]

↳Using GPUs

來源

2017-02-14 07:15:25

謝謝。但是，如何使用它來確定在運行時未使用哪個GPU？ –

'a'和'b'顯示哪個gpu正在被使用，在上面的例子中都沒有。如果有人看起來像這樣：'/ job：localhost/replica：0/task：0/gpu：1 - > device：1'（參見我鏈接的最後一個例子：https：//www.tensorflow .ORG/how_tos/using_gpu /） –

Tensorflow自動選擇至少裝載GPU

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