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由於在ubuntu中使用caffe的程式時,都使用.sh檔案,該檔案中常見的命令為:
./build/tools/caffe train --solver=examples/test***/solver.prototxt
當電腦中有多個gpu時,預設使用gpu0。如果想使用其他的gpu,可以將該檔案內容修改如下:
.
/build/tools/caffe
train--
solver=examples/test***/solver
.prototxt--
gpu2
注意,caffe中預設編號從0開始,因而–gpu 2的意思是使用第3個gpu。
如果要使用多個gpu,可以使用如下命令:
.
/build/tools/caffe
train--
solver=examples/test***/solver
.prototxt--
gpu0,1
,2,3
則使用0,1,2,3這4個gpu。
如果要使用所有的gpu,可使用如下命令:
.
/build/tools/caffe
train--
solver=examples/test***/solver
.prototxt--
gpuall
注意,使用的gpu越多,開始初始化時時間越久。當然,訓練速度越快 tensorflow中使用GPU的設定方法
方法一 config tf.configproto allow soft placement true 如果你指定的裝置不存在,允許tf自動分配裝置 config.gpu options.allow growth true 動態分配記憶體 sess tf.session config config ...
PyTorch中使用指定的GPU
pytorch預設使用從0開始的gpu,如果gpu0正在執行程式,需要指定其他gpu。有如下兩種方法來指定需要使用的gpu。1.類似tensorflow指定gpu的方式,使用cuda visible devices。1.1 直接終端中設定 cuda visible devices 1 python ...
PyTorch中使用指定的GPU
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