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 osfrom keras.backend.tensorflow_backend import set_sessionos.environ["CUDA_VISIBLE_DEVICES"] = "0"config = tf.ConfigProto()config.gpu_options.per_process_gpu_memory_fraction = 0.3set_session(tf.Session(config=config))

指定GPU显存使用按需分配

import keras.backend.tensorflow_backend as KTFimport osos.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!