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我使用两个 GTX 980 GPU。当我在 tensorflow 中处理 slim 时。通常,我遇到所谓的“内存不足”问题。所以,我想同时使用两个 gpu。我怎样才能使用2个GPU?哦,对不起,我的英语水平很差。 :(
最佳答案
如果您想在多个 GPU 上运行 TensorFlow,您可以以多塔方式构建您的模型,其中每个塔都分配给不同的 GPU。例如:
# Creates a graph.
c = []
for d in ['/gpu:2', '/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))
您将看到以下输出。
Device mapping:
/job:localhost/replica:0/task:0/gpu:0 -> device: 0, name: Tesla K20m, pci bus
id: 0000:02:00.0
/job:localhost/replica:0/task:0/gpu:1 -> device: 1, name: Tesla K20m, pci bus
id: 0000:03:00.0
/job:localhost/replica:0/task:0/gpu:2 -> device: 2, name: Tesla K20m, pci bus
id: 0000:83:00.0
/job:localhost/replica:0/task:0/gpu:3 -> device: 3, name: Tesla K20m, pci bus
id: 0000:84:00.0
Const_3: /job:localhost/replica:0/task:0/gpu:3
Const_2: /job:localhost/replica:0/task:0/gpu:3
MatMul_1: /job:localhost/replica:0/task:0/gpu:3
Const_1: /job:localhost/replica:0/task:0/gpu:2
Const: /job:localhost/replica:0/task:0/gpu:2
MatMul: /job:localhost/replica:0/task:0/gpu:2
AddN: /job:localhost/replica:0/task:0/cpu:0
[[ 44. 56.]
[ 98. 128.]]
我不确定“内存不足”问题,因为您没有提供代码片段。
关于python - 我如何使用 2 gpu 在 tensorflow 中进行计算?,我们在Stack Overflow上找到一个类似的问题: https://stackoverflow.com/questions/45294801/
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