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tensorflow使用指定gpu的方法

52 人参与  2020-10-19  分类 : python教程  评论(0)

TensorFlow是一个基于数据流编程(dataflow programming)的符号数学系统,被广泛应用于各类机器学习(machine learning)算法的编程实现,其前身是谷歌的神经网络算法库DistBelief [1]  。
Tensorflow拥有多层级结构,可部署于各类服务器、PC终端和网页并支持GPU和TPU高性能数值计算,被广泛应用于谷歌内部的产品开发和各领域的科学研究 。

TensorFlow由谷歌人工智能团队谷歌大脑(Google Brain)开发和维护,拥有包括TensorFlow Hub、TensorFlow Lite、TensorFlow Research Cloud在内的多个项目以及各类应用程序接口(Application Programming Interface, API) 。自2015年11月9日起,TensorFlow依据阿帕奇授权协议(Apache 2.0 open source license)开放源代码 。

持续监控GPU使用情况命令:

$ watch -n 10 nvidia-smi

一、指定使用某个显卡

如果机器中有多块GPU,tensorflow会默认吃掉所有能用的显存, 如果实验室多人公用一台服务器,希望指定使用特定某块GPU。
可以在文件开头加入如下代码:

import os
os.environ["CUDA_DEVICE_ORDER"] = "PCI_BUS_ID"
os.environ["CUDA_VISIBLE_DEVICES"] = "1"  # 使用第二块GPU(从0开始)

也可以制定使用某几块GPU

import os
os.environ["CUDA_DEVICE_ORDER"] = "PCI_BUS_ID"
os.environ["CUDA_VISIBLE_DEVICES"] = "0, 2" # 使用第一, 三块GPU

禁用GPU

import os
os.environ["CUDA_VISIBLE_DEVICES"] = "-1"

支持的设备

在一套标准系统中通常有多台计算设备。TensorFlow 支持 CPU 和 GPU 这两种设备。它们均用 strings 表示。例如:

"/cpu:0":机器的 CPU。
"/device:GPU:0":机器的 GPU(如果有一个)。
"/device:GPU:1":机器的第二个 GPU(以此类推)。

如果 TensorFlow 指令中兼有 CPU 和 GPU 实现,当该指令分配到设备时,GPU 设备有优先权。例如,如果 matmul 同时存在 CPU 和 GPU 核函数,在同时有 cpu:0 和 gpu:0 设备的系统中,gpu:0 会被选来运行 matmul。

记录设备分配方式

要找出您的指令和张量被分配到哪个设备,请创建会话并将 log_device_placement 配置选项设为 True。

#Creates a graph.
a = tf.constant([1.0, 2.0, 3.0, 4.0, 5.0, 6.0], shape=[2, 3], name='a')
b = tf.constant([1.0, 2.0, 3.0, 4.0, 5.0, 6.0], shape=[3, 2], name='b')
c = tf.matmul(a, b)
#Creates a session with log_device_placement set to True.
sess = tf.Session(config=tf.ConfigProto(log_device_placement=True))
#Runs the op.
print(sess.run(c))

应该会看到以下输出内容:

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

手动分配设备

如果您希望特定指令在您选择的设备(而非系统自动为您选择的设备)上运行,您可以使用 with tf.device 创建设备上下文,这个上下文中的所有指令都将被分配在同一个设备上运行。

# Creates a graph.
with tf.device('/cpu:0'):
 a = tf.constant([1.0, 2.0, 3.0, 4.0, 5.0, 6.0], shape=[2, 3], name='a')
 b = tf.constant([1.0, 2.0, 3.0, 4.0, 5.0, 6.0], shape=[3, 2], name='b')
c = tf.matmul(a, b)
# Creates a session with log_device_placement set to True.
sess = tf.Session(config=tf.ConfigProto(log_device_placement=True))
# Runs the op.
print(sess.run(c))

您会看到现在 a 和 b 被分配到 cpu:0。由于未明确指定运行 MatMul 指令的设备,因此 TensorFlow 运行时将根据指令和可用设备(此示例中的 gpu:0)选择一个设备,并会根据要求自动复制设备间的张量。

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

允许增加 GPU 内存

默认情况下,TensorFlow 会映射进程可见的所有 GPU 的几乎所有 GPU 内存(取决于 CUDA_VISIBLE_DEVICES)。通过减少内存碎片,可以更有效地使用设备上相对宝贵的 GPU 内存资源。

在某些情况下,最理想的是进程只分配可用内存的一个子集,或者仅根据进程需要增加内存使用量。 TensorFlow 在 Session 上提供两个 Config 选项来进行控制。

第一个是 allow_growth 选项,它试图根据运行时的需要来分配 GPU 内存:它刚开始分配很少的内存,随着 Session 开始运行并需要更多 GPU 内存,我们会扩展 TensorFlow 进程所需的 GPU 内存区域。请注意,我们不会释放内存,因为这可能导致出现更严重的内存碎片情况。要开启此选项,请通过以下方式在 ConfigProto 中设置选项:

config = tf.ConfigProto()
config.gpu_options.allow_growth = True
session = tf.Session(config=config, ...)

第二个是 per_process_gpu_memory_fraction 选项,它可以决定每个可见 GPU 应分配到的内存占总内存量的比例。例如,您可以通过以下方式指定 TensorFlow 仅分配每个 GPU 总内存的 40%:

config = tf.ConfigProto()
config.gpu_options.per_process_gpu_memory_fraction = 0.4
session = tf.Session(config=config, ...)

如要真正限制 TensorFlow 进程可使用的 GPU 内存量,这非常实用。

在多 GPU 系统中使用单一 GPU
如果您的系统中有多个 GPU,则默认情况下将选择 ID 最小的 GPU。如果您希望在其他 GPU 上运行,则需要显式指定偏好设置:

# Creates a graph.
with tf.device('/device:GPU:2'):
 a = tf.constant([1.0, 2.0, 3.0, 4.0, 5.0, 6.0], shape=[2, 3], name='a')
 b = tf.constant([1.0, 2.0, 3.0, 4.0, 5.0, 6.0], shape=[3, 2], name='b')
 c = tf.matmul(a, b)
# Creates a session with log_device_placement set to True.
sess = tf.Session(config=tf.ConfigProto(log_device_placement=True))
# Runs the op.
print(sess.run(c))

如果您指定的设备不存在,您会看到 InvalidArgumentError:

InvalidArgumentError: Invalid argument: Cannot assign a device to node 'b':
Could not satisfy explicit device specification '/device:GPU:2'
 [[Node: b = Const[dtype=DT_FLOAT, value=Tensor<type: float shape: [3,2]
 values: 1 2 3...>, _device="/device:GPU:2"]()]]

当指定设备不存在时,如果您希望 TensorFlow 自动选择现有的受支持设备来运行指令,则可以在创建会话时将配置选项中的 allow_soft_placement 设为 True。

# Creates a graph.
with tf.device('/device:GPU:2'):
 a = tf.constant([1.0, 2.0, 3.0, 4.0, 5.0, 6.0], shape=[2, 3], name='a')
 b = tf.constant([1.0, 2.0, 3.0, 4.0, 5.0, 6.0], shape=[3, 2], name='b')
 c = tf.matmul(a, b)
# Creates a session with allow_soft_placement and log_device_placement set
# to True.
sess = tf.Session(config=tf.ConfigProto(
  allow_soft_placement=True, log_device_placement=True))
# Runs the op.
print(sess.run(c))

使用多个 GPU

如果您想要在多个 GPU 上运行 TensorFlow,则可以采用多塔式方式构建模型,其中每个塔都会分配给不同 GPU。例如:

# Creates a graph.
c = []
for d in ['/device:GPU:2', '/device:GPU:3']:
 with tf.device(d):
 a = tf.constant([1.0, 2.0, 3.0, 4.0, 5.0, 6.0], shape=[2, 3])
 b = tf.constant([1.0, 2.0, 3.0, 4.0, 5.0, 6.0], shape=[3, 2])
 c.append(tf.matmul(a, b))
with tf.device('/cpu:0'):
 sum = tf.add_n(c)
# Creates a session with log_device_placement set to True.
sess = tf.Session(config=tf.ConfigProto(log_device_placement=True))
# Runs the op.
print(sess.run(sum))

您会看到以下输出内容:

Device mapping:
/job:localhost/replica:0/task:0/device:GPU:0 -> device: 0, name: Tesla K20m, pci bus
id: 0000:02:00.0
/job:localhost/replica:0/task:0/device:GPU:1 -> device: 1, name: Tesla K20m, pci bus
id: 0000:03:00.0
/job:localhost/replica:0/task:0/device:GPU:2 -> device: 2, name: Tesla K20m, pci bus
id: 0000:83:00.0
/job:localhost/replica:0/task:0/device:GPU:3 -> device: 3, name: Tesla K20m, pci bus
id: 0000:84:00.0
Const_3: /job:localhost/replica:0/task:0/device:GPU:3
Const_2: /job:localhost/replica:0/task:0/device:GPU:3
MatMul_1: /job:localhost/replica:0/task:0/device:GPU:3
Const_1: /job:localhost/replica:0/task:0/device:GPU:2
Const: /job:localhost/replica:0/task:0/device:GPU:2
MatMul: /job:localhost/replica:0/task:0/device:GPU:2
AddN: /job:localhost/replica:0/task:0/cpu:0
[[ 44. 56.]
 [ 98. 128.]]

cifar10 教程就是个很好的例子,演示了如何使用多个 GPU 进行训练。

见官方教程:https://www.tensorflow.org/programmers_guide/using_gpu?hl=zh-cn

总结

以上所述是小编给大家介绍的tensorflow使用指定gpu的方法,希望对大家有所帮助!

来源:python博客 欢迎分享!+收藏本文

本文链接:https://www.94e.cn/info/3977

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