TensorFlow和keras中GPU使用的设置操作

下面是关于“TensorFlow和Keras中GPU使用的设置操作”的完整攻略。

TensorFlow中GPU使用的设置操作

在TensorFlow中，我们可以使用以下代码来设置GPU的使用。

import tensorflow as tf

# 设置GPU使用方式
gpus = tf.config.experimental.list_physical_devices('GPU')
if gpus:
    try:
        # 设置GPU为增长式占用
        for gpu in gpus:
            tf.config.experimental.set_memory_growth(gpu, True)
    except RuntimeError as e:
        # 异常处理
        print(e)

在这个示例中，我们使用tf.config.experimental.list_physical_devices('GPU')函数来获取可用的GPU设备列表。然后，我们使用tf.config.experimental.set_memory_growth(gpu, True)函数将GPU设置为增长式占用，以避免在使用GPU时出现内存不足的问题。

Keras中GPU使用的设置操作

在Keras中，我们可以使用以下代码来设置GPU的使用。

import tensorflow as tf
from keras.backend.tensorflow_backend import set_session

# 设置GPU使用方式
config = tf.ConfigProto()
config.gpu_options.allow_growth = True
sess = tf.Session(config=config)
set_session(sess)

在这个示例中，我们使用tf.ConfigProto()函数来创建一个配置对象。然后，我们使用config.gpu_options.allow_growth = True将GPU设置为增长式占用。最后，我们使用set_session(sess)函数将配置对象应用于当前会话。

总结

在TensorFlow和Keras中，我们可以使用以上代码来设置GPU的使用。在TensorFlow中，我们使用tf.config.experimental.list_physical_devices('GPU')函数来获取可用的GPU设备列表，并使用tf.config.experimental.set_memory_growth(gpu, True)函数将GPU设置为增长式占用。在Keras中，我们使用tf.ConfigProto()函数来创建一个配置对象，并使用config.gpu_options.allow_growth = True将GPU设置为增长式占用。最后，我们使用set_session(sess)函数将配置对象应用于当前会话。