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不懂keras 指定程序在某块卡上调试的方法？其实想解决这个问题也不难，下面让小编带着大家一起学习怎么去解决，希望大家阅读完这篇文章后大所收获。
场景：某台机器上有三块卡，想同时开三个程序，放到三块卡上去训练。
策略：CUDA_VISIBLE_DEVICES=1 python train.py就可以指定程序在某块卡上训练。
补充知识：keras指定GPU及显存使用量
指定GPU
import os
os.environ["CUDA_VISIBLE_DEVICES"] = "0"
指定GPU和显存使用量
import os from keras.backend.tensorflow_backend import set_session os.environ["CUDA_VISIBLE_DEVICES"] = "0" config = tf.ConfigProto() config.gpu_options.per_process_gpu_memory_fraction = 0.3 set_session(tf.Session(config=config))
指定GPU显存使用按需分配
import keras.backend.tensorflow_backend as KTF import os os.environ["CUDA_VISIBLE_DEVICES"] = "0" config = tf.ConfigProto() config.gpu_options.allow_growth=True sess = tf.Session(config=config) KTF.set_session(sess)
感谢你能够认真阅读完这篇文章，希望小编分享keras 指定程序在某块卡上调试的方法内容对大家有帮助，同时也希望大家多多支持亿速云，关注亿速云行业资讯频道，遇到问题就找亿速云，详细的解决方法等着你来学习!
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