本篇内容主要讲解“运行tensorflow python程序限制对GPU和CPU的占用操作方法是什么”，感兴趣的朋友不妨来看看。本文介绍的方法操作简单快捷，实用性强。下面就让小编来带大家学习“运行tensorflow python程序限制对GPU和CPU的占用操作方法是什么”吧!

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一般情况下，运行tensorflow时，默认会占用可以看见的所有GPU，那么就会导致其它用户或程序无GPU可用，那么就需要限制程序对GPU的占用。并且，一般我们的程序也用不了所有的GPU资源，只是强行霸占着，大部分资源都不会用到，也不会提升运行速度。

使用nvidia-smi可以查看本机的GPU使用情况，如下图，这里可以看出，本机的GPU型号是K80，共有两个K80，四块可用（一个K80包括两块K40）。

1、如果是只需要用某一块或某几块GPU，可以在运行程序时，利用如下命令运行：CUDA_VISIBLE_DEVICES=0,1 python test.py

这里表示只有GPU 0和1对程序可见，因此也就限制了程序只能用GPU 0和1

同样，也可以在代码里指定

import osos.environ["CUDA_VISIBLE_DEVICES"] = "0,1"

如果想只用CPU，不用CPU来运行程序，可以用如下命令(所有GPU都不可见)：

CUDA_VISIBLE_DEVICES='' python test.py

或者是

CUDA_VISIBLE_DEVICES="-1" python test.py

2、让tensorflow只按需索取显存，如下代码所示

#only minimum use gpugpu_config = tf.ConfigProto()gpu_config.gpu_options.allow_growth = Truewith tf.Session(config = gpu_config) as sess:

前面是对GPU的限制，那如果不用GPU，只用CPU呢？如何限制对CPU的使用呢？

前面也有提到，如果使用命令CUDA_VISIBLE_DEVICES=“”python test.py可以只使用CPU，那如果想只使用部分CPU呢?可以通过如下代码限制

cpu_config = tf.ConfigProto(intra_op_parallelism_threads = 8, inter_op_parallelism_threads = 8, device_count = {'CPU': 8})with tf.Session(config = cpu_config) as sess:

到此，相信大家对“运行tensorflow python程序限制对GPU和CPU的占用操作方法是什么”有了更深的了解，不妨来实际操作一番吧！这里是创新互联网站，更多相关内容可以进入相关频道进行查询，关注我们，继续学习！

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