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Tensorflow中的GPU配置及内存分配 | 2020-11-15 15:12:58 | 2021-05-30 09:13:45 | <nil> | <nil> | <nil> | <nil> | <nil> | <nil> | <nil> | <nil> | <nil> | <nil> | ruoneo | <nil> | <nil> | <nil> | <nil> | <nil> | <nil> | <nil> | <nil> |
Nvidia-smi
nvidia-sim简称NVSMI,提供监控GPU使用情况和更改GPU状态的功能。这个工具是N卡驱动附带的。smi(System management interface)。
更详细的介绍:https://blog.csdn.net/C_chuxin/article/details/82993350
CMD中输入:
nvidia-smi
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GPU:本机中的GPU编号(有多块显卡的时候,从0开始编号)图上GPU的编号是:0
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Fan:风扇转速(0%-100%),N/A表示没有风扇
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Name:GPU类型,图上GPU的类型是:Tesla T4
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Temp:GPU的温度(GPU温度过高会导致GPU的频率下降)
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Perf:GPU的性能状态,从P0(最大性能)到P12(最小性能),图上是:P0
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Persistence-M:持续模式的状态,持续模式虽然耗能大,但是在新的GPU应用启动时花费的时间更少,图上显示的是:off
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Pwr:Usager/Cap:能耗表示,Usage:用了多少,Cap总共多少
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Bus-Id:GPU总线相关显示,domain:bus:device.function
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Disp.A:Display Active ,表示GPU的显示是否初始化
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Memory-Usage:显存使用率
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Volatile GPU-Util:GPU使用率
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Uncorr. ECC:关于ECC的东西,是否开启错误检查和纠正技术,0/disabled,1/enabled
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Compute M:计算模式,0/DEFAULT,1/EXCLUSIVE_PROCESS,2/PROHIBITED
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Processes:显示每个进程占用的显存使用率、进程号、占用的哪个GPU
隔几秒刷新一下显存状态:nvidia-smi -l 秒数
隔两秒刷新一下GPU的状态:nvidia-smi -l 2
tensorflow的显卡使用方式
1、直接使用
这种方式会把当前机器上所有的显卡的剩余显存基本都占用,注意是机器上所有显卡的剩余显存。
with tf.compat.v1.Session() as sess:
# 输入图片为256x256,2个分类
shape, classes = (224, 224, 3), 20
# 调用keras的ResNet50模型
model = keras.applications.resnet50.ResNet50(input_shape = shape, weights=None, classes=classes)
model.compile(optimizer="adam", loss="sparse_categorical_crossentropy", metrics=["accuracy"])
# 训练模型 categorical_crossentropy sparse_categorical_crossentropy
# training = model.fit(train_x, train_y, epochs=50, batch_size=10)
model.fit(train_x,train_y,validation_data=(test_x, test_y), epochs=20, batch_size=6,verbose=2)
# # 把训练好的模型保存到文件
model.save('resnet_model_dog_n_face.h5')
2、分配比例使用
from tensorflow.compat.v1 import ConfigProto# tf 2.x的写法
config =ConfigProto()
config.gpu_options.per_process_gpu_memory_fraction=0.6
with tf.compat.v1.Session(config=config) as sess:
model = keras.applications.resnet50.ResNet50(input_shape = shape, weights=None, classes=classes)
3. 动态申请使用
这种方式是动态申请显存的,只会申请内存,不会释放内存。而且如果别人的程序把剩余显卡全部占了,就会报错。
config = tf.compat.v1.ConfigProto()
config.gpu_options.allow_growth = True
session = tf.compat.v1.InteractiveSession(config=config)
with tf.compat.v1.Session(config=config) as sess:
model
4 指定GPU
- 在有多块GPU的服务器上运行tensorflow的时候,如果使用python编程,则可指定GPU,代码如下:
import os
os.environ["CUDA_VISIBLE_DEVICES"] = "2"
os.environ["CUDA_VISIBLE_DEVICES"]="-1" CPU模式
CUDA_VISIBLE_DEVICES=1 Only device 1 will be seen
CUDA_VISIBLE_DEVICES=0,1 Devices 0 and 1 will be visible
CUDA_VISIBLE_DEVICES="0,1" Same as above, quotation marks are optional
CUDA_VISIBLE_DEVICES=0,2,3 Devices 0, 2, 3 will be visible; device 1 is masked
- 另一种方案-给指定的Session分配单独的GPU
用 tf.device('/gpu:1') 指定Session在第二块GPU上运行。
tensorflow中不同的GPU使用`/gpu:0`和`/gpu:1`区分,
CPU不区分设备号,表示为`/cpu:0`。
未完待续...