tensorflow:指定gpu 限制使用量百分比,设置最小使用量的实现

TensorFlow指定GPU限制使用量百分比和设置最小使用量的实现

在TensorFlow中，可以使用一些方法来指定GPU的使用量，例如限制使用量百分比和设置最小使用量。本文将详细讲解如何在TensorFlow中实现这些功能，并提供两个示例说明。

限制使用量百分比

在TensorFlow中，可以使用tf.ConfigProto()方法来设置GPU的使用量百分比。可以使用以下代码设置GPU使用量百分比：

import tensorflow as tf

# 设置GPU使用量百分比
config = tf.ConfigProto()
config.gpu_options.per_process_gpu_memory_fraction = 0.4
session = tf.Session(config=config)

在这个代码中，我们首先使用tf.ConfigProto()方法创建一个配置对象config，然后将config.gpu_options.per_process_gpu_memory_fraction设置为0.4，表示限制GPU使用量为40%。最后，我们使用tf.Session()方法创建一个会话session，并将config作为参数传递给会话。

设置最小使用量

在TensorFlow中，可以使用tf.ConfigProto()方法来设置GPU的最小使用量。可以使用以下代码设置GPU最小使用量：

import tensorflow as tf

# 设置GPU最小使用量
config = tf.ConfigProto()
config.gpu_options.allow_growth = True
session = tf.Session(config=config)

在这个代码中，我们首先使用tf.ConfigProto()方法创建一个配置对象config，然后将config.gpu_options.allow_growth设置为True，表示允许TensorFlow在需要时动态申请GPU显存。最后，我们使用tf.Session()方法创建一个会话session，并将config作为参数传递给会话。

示例1：限制使用量百分比

以下是限制使用量百分比的示例代码：

import tensorflow as tf

# 设置GPU使用量百分比
config = tf.ConfigProto()
config.gpu_options.per_process_gpu_memory_fraction = 0.4
session = tf.Session(config=config)

# 运行计算图
a = tf.constant(1)
b = tf.constant(2)
c = tf.add(a, b)
result = session.run(c)
print(result)

在这个示例中，我们首先使用tf.ConfigProto()方法创建一个配置对象config，并将config.gpu_options.per_process_gpu_memory_fraction设置为0.4，表示限制GPU使用量为40%。然后，我们使用tf.Session()方法创建一个会话session，并将config作为参数传递给会话。最后，我们运行一个简单的计算图，并使用session.run()方法计算结果。

示例2：设置最小使用量

以下是设置最小使用量的示例代码：

import tensorflow as tf

# 设置GPU最小使用量
config = tf.ConfigProto()
config.gpu_options.allow_growth = True
session = tf.Session(config=config)

# 运行计算图
a = tf.constant(1)
b = tf.constant(2)
c = tf.add(a, b)
result = session.run(c)
print(result)

在这个示例中，我们首先使用tf.ConfigProto()方法创建一个配置对象config，并将config.gpu_options.allow_growth设置为True，表示允许TensorFlow在需要时动态申请GPU显存。然后，我们使用tf.Session()方法创建一个会话session，并将config作为参数传递给会话。最后，我们运行一个简单的计算图，并使用session.run()方法计算结果。

结语

以上是TensorFlow指定GPU限制使用量百分比和设置最小使用量的实现的详细攻略，包括限制使用量百分比和设置最小使用量的方法，并提供了两个示例。在实际应用中，我们可以根据具体情况来选择合适的方法来指定GPU的使用量。