keras 指定程序在某块卡上训练实例

下面是关于“Keras指定程序在某块卡上训练实例”的完整攻略。

指定程序在某块卡上训练

在Keras中，我们可以使用CUDA_VISIBLE_DEVICES环境变量来指定程序在某块卡上训练。我们可以将CUDA_VISIBLE_DEVICES设置为一个逗号分隔的GPU ID列表，以指定程序在哪些卡上运行。下面是一个示例说明，展示如何使用CUDA_VISIBLE_DEVICES环境变量来指定程序在某块卡上训练。

示例1：使用CUDA_VISIBLE_DEVICES环境变量指定程序在某块卡上训练

CUDA_VISIBLE_DEVICES=0 python train.py

在这个示例中，我们使用CUDA_VISIBLE_DEVICES环境变量指定程序在第一块卡上训练。我们使用train.py文件来训练模型。

示例2：使用Keras指定程序在某块卡上训练

import os
os.environ["CUDA_VISIBLE_DEVICES"] = "0"

from keras.models import Sequential
from keras.layers import Dense

# 定义模型
model = Sequential()
model.add(Dense(64, activation='relu', input_dim=100))
model.add(Dense(1, activation='sigmoid'))

# 编译模型
model.compile(loss='binary_crossentropy', optimizer='adam', metrics=['accuracy'])

# 训练模型
model.fit(x_train, y_train, epochs=10, batch_size=128, validation_data=(x_test, y_test))

在这个示例中，我们使用os.environ["CUDA_VISIBLE_DEVICES"] = "0"来指定程序在第一块卡上训练。我们使用Sequential()函数定义模型。我们使用add()函数添加层。我们使用compile()函数编译模型。我们使用fit()函数训练模型。

总结

在Keras中，我们可以使用CUDA_VISIBLE_DEVICES环境变量来指定程序在某块卡上训练。我们可以将CUDA_VISIBLE_DEVICES设置为一个逗号分隔的GPU ID列表，以指定程序在哪些卡上运行。我们也可以使用os.environ["CUDA_VISIBLE_DEVICES"]来指定程序在某块卡上训练。