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.]]

手动分配设备

如果您希望特定指令在您选择的设备（而非系统自动为您选择的设备）上运行，您可以使用 with tf.device 创建设备上下文，这个上下文中的所有指令都将被分配在同一个设备上运行。

# Creates a graph.with tf.device('/cpu:0'): 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))

您会看到现在 a 和 b 被分配到 cpu:0。由于未明确指定运行 MatMul 指令的设备，因此 TensorFlow 运行时将根据指令和可用设备（此示例中的 gpu:0）选择一个设备，并会根据要求自动复制设备间的张量。

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/cpu:0a: /job:localhost/replica:0/task:0/cpu:0MatMul: /job:localhost/replica:0/task:0/device:GPU:0[[ 22. 28.] [ 49. 64.]]

允许增加 GPU 内存

默认情况下，TensorFlow 会映射进程可见的所有 GPU 的几乎所有 GPU 内存（取决于 CUDA_VISIBLE_DEVICES）。通过减少内存碎片，可以更有效地使用设备上相对宝贵的 GPU 内存资源。

在某些情况下，最理想的是进程只分配可用内存的一个子集，或者仅根据进程需要增加内存使用量。 TensorFlow 在 Session 上提供两个 Config 选项来进行控制。

第一个是 allow_growth 选项，它试图根据运行时的需要来分配 GPU 内存：它刚开始分配很少的内存，随着 Session 开始运行并需要更多 GPU 内存，我们会扩展 TensorFlow 进程所需的 GPU 内存区域。请注意，我们不会释放内存，因为这可能导致出现更严重的内存碎片情况。要开启此选项，请通过以下方式在 ConfigProto 中设置选项：

config = tf.ConfigProto()config.gpu_options.allow_growth = Truesession = tf.Session(config=config, ...)

第二个是 per_process_gpu_memory_fraction 选项，它可以决定每个可见 GPU 应分配到的内存占总内存量的比例。例如，您可以通过以下方式指定 TensorFlow 仅分配每个 GPU 总内存的 40%：

config = tf.ConfigProto()config.gpu_options.per_process_gpu_memory_fraction = 0.4session = tf.Session(config=config, ...)

如要真正限制 TensorFlow 进程可使用的 GPU 内存量，这非常实用。

在多 GPU 系统中使用单一 GPU
如果您的系统中有多个 GPU，则默认情况下将选择 ID 最小的 GPU。如果您希望在其他 GPU 上运行，则需要显式指定偏好设置：

# Creates a graph.with tf.device('/device:GPU:2'): 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))

如果您指定的设备不存在，您会看到 InvalidArgumentError：

InvalidArgumentError: Invalid argument: Cannot assign a device to node 'b':Could not satisfy explicit device specification '/device:GPU:2' [[Node: b = Const[dtype=DT_FLOAT, value=Tensor<type: float shape: [3,2] values: 1 2 3...>, _device="/device:GPU:2"]()]]

当指定设备不存在时，如果您希望 TensorFlow 自动选择现有的受支持设备来运行指令，则可以在创建会话时将配置选项中的 allow_soft_placement 设为 True。

# Creates a graph.with tf.device('/device:GPU:2'): 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 allow_soft_placement and log_device_placement set# to True.sess = tf.Session(config=tf.ConfigProto( allow_soft_placement=True, log_device_placement=True))# Runs the op.print(sess.run(c))

使用多个 GPU

如果您想要在多个 GPU 上运行 TensorFlow，则可以采用多塔式方式构建模型，其中每个塔都会分配给不同 GPU。例如：

# Creates a graph.c = []for d in ['/device:GPU:2', '/device: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))

您会看到以下输出内容：

Device mapping:/job:localhost/replica:0/task:0/device:GPU:0 -> device: 0, name: Tesla K20m, pci busid: 0000:02:00.0/job:localhost/replica:0/task:0/device:GPU:1 -> device: 1, name: Tesla K20m, pci busid: 0000:03:00.0/job:localhost/replica:0/task:0/device:GPU:2 -> device: 2, name: Tesla K20m, pci busid: 0000:83:00.0/job:localhost/replica:0/task:0/device:GPU:3 -> device: 3, name: Tesla K20m, pci busid: 0000:84:00.0Const_3: /job:localhost/replica:0/task:0/device:GPU:3Const_2: /job:localhost/replica:0/task:0/device:GPU:3MatMul_1: /job:localhost/replica:0/task:0/device:GPU:3Const_1: /job:localhost/replica:0/task:0/device:GPU:2Const: /job:localhost/replica:0/task:0/device:GPU:2MatMul: /job:localhost/replica:0/task:0/device:GPU:2AddN: /job:localhost/replica:0/task:0/cpu:0[[ 44. 56.] [ 98. 128.]]

cifar10 教程就是个很好的例子，演示了如何使用多个 GPU 进行训练。

见官方教程：https://www.tensorflow.org/programmers_guide/using_gpu?hl=zh-cn

总结

以上所述是小编给大家介绍的tensorflow使用指定gpu的方法，希望对大家有所帮助！