如何設定Keras-GPUID和顯存占用-創新互聯

這篇文章將為大家詳細講解有關如何設定Keras - GPU ID 和顯存占用，小編覺得挺實用的，因此分享給大家做個參考，希望大家閱讀完這篇文章后可以有所收獲。

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初步嘗試 Keras (基于 Tensorflow 后端)深度框架時, 發現其對于 GPU 的使用比較神奇, 默認竟然是全部占滿顯存, 1080Ti 跑個小分類問題, 就一下子滿了. 而且是服務器上的兩張 1080Ti.

服務器上的多張 GPU 都占滿, 有點浪費性能.

因此, 需要類似于 Caffe 等框架的可以設定 GPU ID 和顯存自動按需分配.

實際中發現, Keras 還可以限制 GPU 顯存占用量.

這里涉及到的內容有：

GPU ID 設定

GPU 顯存占用按需分配

GPU 顯存占用限制

GPU 顯存優化

1. GPU ID 設定

#! -- coding: utf-8 --*--
import os
os.environ["CUDA_VISIBLE_DEVICES"] = "1"

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