tensorflow使用指定gpu的方法

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 osos.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 osos.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 osos.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 busid: 0000:05:00.0b: /job:localhost/replica:0/task:0/device:GPU:0a: /job:localhost/replica:0/task:0/device:GPU:0MatMul: /job:localhost/replica:0/task:0/device:GPU:0[[ 22. 28.] [ 49. 64.]]