Question

我正在具有4个GPU的机器上进行深度学习。在训练期间，第三个GPU始终丢失（错误出现“ GPU丢失”，并且日志表明它是该特定GPU）。我假设它是一个散热问题，而GPU不再固定。

在解决此硬件问题之前，我想继续使用3个GPU（'/ gpu：0'，'/ gpu：1'，'/ gpu：3'）。在Keras中，有没有一种方法可以具体指定我要使用的GPU（或者忽略'/ gpu：2'）？

我在指定GPU与CPU使用率以及在多GPU机器上指定一个GPU上看到了很多东西，但是没有看到这个特定问题（隔离了多个特定GPU）。非常感谢。

Answer 1

您可以尝试在CUDA_VISIBLE_DEVICES环境中使用

import os
os.environ['CUDA_VISIBLE_DEVICES']="0,1,3"

可能在导入keras / tf之前进行设置。