TensorFlow和keras中GPU使用的设置操作

TensorFlow和keras中GPU使用的设置操作

1. 训练运行时候指定GPU

运行时候加一行代码:

CUDA_VISIBLE_DEVICES=1 python train.py

2. 运行过程中按需或者定量分配GPU

tensorflow直接在开启Session时候加几行代码就行,而Keras指定GPU,并限制按需用量和TensorFlow不太一样,因为keras训练是封装好的,不好对Session操作。如下是两种对应的操作。

keras中的操作:

import os
import tensorflow as tf
from keras.backend.tensorflow_backend import set_session
 
# 指定第一块GPU可用 
os.environ["CUDA_VISIBLE_DEVICES"] = "0" #指定GPU的第二种方法
 
config = tf.ConfigProto()
config.gpu_options.allocator_type = "BFC" #A "Best-fit with coalescing" algorithm, simplified from a version of dlmalloc.
config.gpu_options.per_process_gpu_memory_fraction = 0.3 #定量
config.gpu_options.allow_growth = True  #按需
set_session(tf.Session(config=config)) 

TensorFlow中的操作:

#指定GPU
import os
os.environ["CUDA_VISIBLE_DEVICES"] = "0"
 
#设置GPU定量分配
config = tf.ConfigProto() 
config.gpu_options.per_process_gpu_memory_fraction = 0.9 # 占用GPU90%的显存 
session = tf.Session(config=config)
 
#设置GPU按需分配
config = tf.ConfigProto() 
config.gpu_options.allow_growth = True 
session = tf.Session(config=config)

补充:Keras以及Tensorflow强制使用CPU,GPU

Keras如果是使用Theano后端的话,应该是自动不使用GPU只是用CPU的,启动GPU使用Theano内部命令即可。

对于Tensorflow后端的Keras以及Tensorflow会自动使用可见的GPU,而我需要其必须只运行在CPU上。网上查到三种方法,最后一种方法对我有用,但也对三种都做如下记录:

使用tensorflow的 with tf.device("/cpu:0"):函数。简单操作就是把所有命令都放在前面所述的域里面。

使用tensorflow声明Session时的参数: 关于tensorflow中Session中的部分参数设置,以及Keras如何设置其调用的Tensorflow的Session,可以参见Keras设定GPU使用内存大小(Tensorflow backend)。

对于Tensorflow,声明Session的时候加入device_count={"gpu":0}即可,代码如下:

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

对于Keras,则调用后端函数,设置其使用如上定义的Session即可,代码如下:

import tensorflow as tf
import keras.backend.tensorflow_backend as KTF 
KTF.set_session(tf.Session(config=tf.ConfigProto(device_count={"gpu":0})))

对于多线程以及GPU内存设置等可以参见Keras设定GPU使用内存大小(Tensorflow backend)。

3、第三种是使用CUDA_VISIBLE_DEVICES命令行参数,代码如下:

CUDA_VISIBLE_DEVICES="0" python3 train.py

以上为个人经验,希望能给大家一个参考,也希望大家多多支持云海天教程。