Tensorflow自动选择至少装载GPU

我们指定GPU设备使用被使用：Tensorflow自动选择至少装载GPU

with tf.device('/gpu:'+gpu_id):

gpu_id是一个字符串变量，其中手动设置要使用的GPU的id。我需要运行多个实验，每个实验都在不同的GPU上。所以，我在运行代码实例之前手动更改gpu_id的值。

我可以写一些自动检测第一个未使用的GPU并将其设置为gpu_id的代码吗？

来源

2017-02-14 Hesham Eraqi

是的，您必须手动编写该代码。可能最简单的事情是为您的实验设置静态分配，并使用'CUDA_VISIBLE_DEVICES'将实验固定到GPU。 – drpng

目前已经是一个功能，可以让你知道正在使用的张量GPU：

# Creates a session with log_device_placement set to True. 
sess = tf.Session(config=tf.ConfigProto(log_device_placement=True))

设置log_device_placement到True将返回类似这样的数据：

Device mapping: 
/job:localhost/replica:0/task:0/gpu:0 -> device: 0, name: Tesla K40c, pci bus 
id: 0000:05:00.0 
b: /job:localhost/replica:0/task:0/gpu:0 
a: /job:localhost/replica:0/task:0/gpu:0 
MatMul: /job:localhost/replica:0/task:0/gpu:0 
[[ 22. 28.] 
[ 49. 64.]]

↳Using GPUs

来源

2017-02-14 07:15:25

谢谢。但是，如何使用它来确定在运行时未使用哪个GPU？ –

'a'和'b'显示哪个gpu正在被使用，在上面的例子中都没有。如果有人看起来像这样：'/ job：localhost/replica：0/task：0/gpu：1 - > device：1'（参见我链接的最后一个例子：https：//www.tensorflow .ORG/how_tos/using_gpu /） –

Tensorflow自动选择至少装载GPU

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