Question

这与How to enable Keras with Theano to utilize multiple GPUs有关，但我不想使用多个GPU，而是有兴趣指定特定模型训练或运行的GPU。

我的nvidia-smi输出如下所示：

+------------------------------------------------------+                       
| NVIDIA-SMI 361.42     Driver Version: 361.42         |                       
|-------------------------------+----------------------+----------------------+
| GPU  Name        Persistence-M| Bus-Id        Disp.A | Volatile Uncorr. ECC |
| Fan  Temp  Perf  Pwr:Usage/Cap|         Memory-Usage | GPU-Util  Compute M. |
|===============================+======================+======================|
|   0  Tesla K80           Off  | 0000:03:00.0     Off |                    0 |
| N/A   38C    P0    60W / 149W |  11354MiB / 11519MiB |      0%      Default |
+-------------------------------+----------------------+----------------------+
|   1  Tesla K80           Off  | 0000:04:00.0     Off |                    0 |
| N/A   37C    P0    71W / 149W |    224MiB / 11519MiB |      0%      Default |
+-------------------------------+----------------------+----------------------+
|   2  GeForce GTX 750 Ti  Off  | 0000:06:00.0      On |                  N/A |
| 40%   29C    P8     1W /  38W |    120MiB /  2047MiB |      0%      Default |
+-------------------------------+----------------------+----------------------+

此输出当然是什么都没有运行。问题是我在Keras中不确定如何指定运行哪个GPU。当然，使用TensorFlow我们可以做with tf.device('/cpu:1'):范例，但我不确定它会如何与Keras集成。

谢谢！

Answer 1

除了在 keras.json 文件中指定tensorflow作为后端之外，您还可以使用环境变量CUDA_VISIBLE_DEVICES（{{来限制使用的GPU数量和/或使用特定GPU 3}}）。您可以在此处指定要使用的GPU。

Answer 2

基本上有两个步骤，你必须遵循：

安装启用GPU的tensorflow版本。见https://www.tensorflow.org/versions/r0.7/get_started/os_setup.html
Keras默认使用Theano作为后端。您需要将其更改为tensorflow

vi ~/.keras/keras.json

文件内容：{＆＃34; epsilon＆＃34;：1e-07，＆＃34; floatx＆＃34;：＆＃34; float32＆＃34;，＆＃34; backend＆＃34;：＆＃34 ; theano＆＃34;}

改变＆＃34; theano＆＃34; to＆＃34; tensorflow＆＃34;

问题是你只需要安装支持gpu的tensorflow版本。它会自动使用你配置的gpu。

有关cuda和tensorflow http://www.nvidia.com/object/gpu-accelerated-applications-tensorflow-installation.html

如何使用TensorFlow后端在Keras中使用其他GPU？

2 个答案: