这篇文章将为大家详细讲解有关如何设定Keras - GPU ID 和显存占用，小编觉得挺实用的，因此分享给大家做个参考，希望大家阅读完这篇文章后可以有所收获。

专注于为中小企业提供成都网站制作、做网站服务,电脑端+手机端+微信端的三站合一,更高效的管理,为中小企业港南免费做网站提供优质的服务。我们立足成都，凝聚了一批互联网行业人才，有力地推动了上1000家企业的稳健成长，帮助中小企业通过网站建设实现规模扩充和转变。

初步尝试 Keras (基于 Tensorflow 后端)深度框架时, 发现其对于 GPU 的使用比较神奇, 默认竟然是全部占满显存, 1080Ti 跑个小分类问题, 就一下子满了. 而且是服务器上的两张 1080Ti.

服务器上的多张 GPU 都占满, 有点浪费性能.

因此, 需要类似于 Caffe 等框架的可以设定 GPU ID 和显存自动按需分配.

实际中发现, Keras 还可以限制 GPU 显存占用量.

这里涉及到的内容有：

GPU ID 设定

GPU 显存占用按需分配

GPU 显存占用限制

GPU 显存优化

1. GPU ID 设定

#! -- coding: utf-8 --*--
import os
os.environ["CUDA_VISIBLE_DEVICES"] = "1"

另外有需要云服务器可以了解下创新互联scvps.cn，海内外云服务器15元起步，三天无理由+7*72小时售后在线，公司持有idc许可证，提供“云服务器、裸金属服务器、高防服务器、香港服务器、美国服务器、虚拟主机、免备案服务器”等云主机租用服务以及企业上云的综合解决方案，具有“安全稳定、简单易用、服务可用性高、性价比高”等特点与优势，专为企业上云打造定制，能够满足用户丰富、多元化的应用场景需求。

当前文章：如何设定Keras-GPUID和显存占用-创新互联
地址分享：http://lswzjz.com/article/dipsee.html