强制使用GPU

对于Tensorflow，声明Session的时候加入device_count={‘gpu’:0}即可

import tensorflow as tf sess = tf.Session(config=tf.ConfigProto(device_count={'gpu':0})) 123 Keras

对于Keras,则调用后端函数，设置其使用如上定义的Session即可

import tensorflow as tf import keras.backend.tensorflow_backend as KTF KTF.set_session(tf.Session(config=tf.ConfigProto(device_count={'gpu':0}))) 1234 直接在终端运行时加入相关语句实现指定GPU的使用

export CUDA_VISIBLE_DEVICES=0 python test.py # 运行test.py文件时，使用编号为0的GPU卡 export CUDA_VISIBLE_DEVICES=0,2 python test.py # 运行test.py文件时，使用编号为0和2的GPU卡 1234 在程序中使用os

import os # 使用第一张与第三张GPU卡 os.environ["CUDA_VISIBLE_DEVICES"] = "0, 2" 123

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