基于tensorflow指定GPU运行及GPU资源分配的几种方式小结

基于TensorFlow指定GPU运行及GPU资源分配的几种方式小结

在TensorFlow中，可以使用多种方式来指定GPU运行和分配GPU资源，以满足不同的需求。本文将详细介绍几种常用的方式，并提供两个示例说明。

指定GPU运行

在TensorFlow中，可以使用以下代码指定GPU运行：

import tensorflow as tf

# 指定GPU运行
with tf.device('/gpu:0'):
    # 运行计算图
    a = tf.constant(1)
    b = tf.constant(2)
    c = tf.add(a, b)
    with tf.Session() as sess:
        result = sess.run(c)
        print(result)

在这个代码中，我们使用with tf.device('/gpu:0')语句指定了GPU运行。然后，我们运行了一个简单的计算图，并使用tf.Session()方法创建了一个会话sess，最后使用sess.run()方法计算结果。

分配GPU资源

在TensorFlow中，可以使用以下代码分配GPU资源：

import tensorflow as tf

# 分配GPU资源
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)

在这个代码中，我们使用tf.ConfigProto()方法创建了一个配置对象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()方法创建了一个会话session，并将config作为参数传递给会话。最后，我们运行了一个简单的计算图，并使用session.run()方法计算结果。

示例1：指定GPU运行

以下是指定GPU运行的示例代码：

import tensorflow as tf

# 指定GPU运行
with tf.device('/gpu:0'):
    # 运行计算图
    a = tf.constant(1)
    b = tf.constant(2)
    c = tf.add(a, b)
    with tf.Session() as sess:
        result = sess.run(c)
        print(result)

在这个示例中，我们使用with tf.device('/gpu:0')语句指定了GPU运行。然后，我们运行了一个简单的计算图，并使用tf.Session()方法创建了一个会话sess，最后使用sess.run()方法计算结果。

示例2：分配GPU资源

以下是分配GPU资源的示例代码：

import tensorflow as tf

# 分配GPU资源
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，我们使用tf.ConfigProto()方法创建了一个配置对象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()方法创建了一个会话session，并将config作为参数传递给会话。最后，我们运行了一个简单的计算图，并使用session.run()方法计算结果。

结语

以上是基于TensorFlow指定GPU运行及GPU资源分配的几种方式小结的详细攻略，包括指定GPU运行和分配GPU资源的方法，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式来指定GPU运行和分配GPU资源，以满足不同的需求。