keras 指定程序在某块卡上训练实例
作者：BYR_jiandong 发布时间：2023-07-15 09:15:42
标签：keras,训练
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 os
from keras.backend.tensorflow_backend import set_session
os.environ["CUDA_VISIBLE_DEVICES"] = "0"
config = tf.ConfigProto()
config.gpu_options.per_process_gpu_memory_fraction = 0.3
set_session(tf.Session(config=config))
指定GPU显存使用按需分配
import keras.backend.tensorflow_backend as KTF
import os
os.environ["CUDA_VISIBLE_DEVICES"] = "0"
config = tf.ConfigProto()
config.gpu_options.allow_growth=True
sess = tf.Session(config=config)
KTF.set_session(sess)
来源：https://blog.csdn.net/lujiandong1/article/details/60587035?
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