Keras 运行时指定显卡与限制 GPU 用量的方法

在深度学习领域，Keras 是一个广泛使用的高级神经网络 API。然而，在实际应用中，有效地管理 GPU 资源对于提高计算效率和避免资源浪费至关重要。本文将详细介绍在 Keras 运行时指定显卡和限制 GPU 用量的方法。

要指定使用的显卡，我们需要安装相应的 GPU 驱动和 CUDA 工具包。这是确保 GPU 能够正常工作的基础。

接下来，可以使用 TensorFlow 来实现指定显卡。通过设置环境变量"CUDA_VISIBLE_DEVICES"，可以指定 Keras 所使用的 GPU 设备。例如，如果您有两块 GPU，编号分别为 0 和 1，只想使用编号为 1 的 GPU，可以在代码运行前设置：

import os
os.environ["CUDA_VISIBLE_DEVICES"] = "1"

这样，Keras 在运行时就只会使用编号为 1 的 GPU 进行计算。

限制 GPU 用量也是一项重要的任务。这可以通过设置 TensorFlow 的 GPU 内存增长选项来实现。以下是一个示例代码：

import tensorflow as tf

gpus = tf.config.experimental.list_physical_devices('GPU')
for gpu in gpus:
    tf.config.experimental.set_memory_growth(gpu, True)

通过上述设置，GPU 内存将根据需求动态增长，而不是一次性占用全部可用内存。

还可以通过设置 TensorFlow 的显存分配比例来限制 GPU 用量。例如，只允许使用 GPU 总显存的 50%：

from tensorflow import ConfigProto

config = ConfigProto()
config.gpu_options.per_process_gpu_memory_fraction = 0.5
session = tf.Session(config=config)

掌握在 Keras 运行时指定显卡和限制 GPU 用量的方法，能够更好地优化计算资源的利用，提高模型训练和推理的效率。在实际应用中，需要根据具体的硬件配置和任务需求，灵活选择和调整这些方法，以达到最佳的性能效果。不断关注硬件和软件的更新，及时调整策略，以适应不断变化的技术环境。