转载: 参考：https://blog.csdn.net/u010238520/article/details/76165736  

1.第一种是通过tf.device()函数来指定训练时所要使用的GPU.

假设我们要用我们的第2块GPU来训练模型，此时可以通过下面的代码来指定：

tf.device('/gpu:2')

我们可以看到，虽然指定了第2块GPU来训练，但是其它几个GPU也还是被占用，只是模型训练的时候，是在第2块GPU上进行。

 

 

2.通过CUDA_VISIBLE_DEVICES来指定.

同样使用第2块GPU来训练模型，我们可以在我们的python代码中加入：

import os
os.environ['CUDA_VISIBLE_DEVICES']='2'


实验效果如下：

我们可以看到，在训练模型的时候，使用了第2块GPU，并且其它几块GPU也没有被占，这种就相当于在我们运行程序的时候，将除第2块以外的GPU全部屏蔽了，只有第2块GPU对当前运行的程序是可见的。同样，如果要指定2，3块GPU来训练，则上面的代码可以改成：

os.environ['CUDA_VISIBLE_DEVICES']='2，3'


类似的如果还有更多的GPU要指定，都可以仿照上面的代码进行添加。

这种方法还可以在运行python程序的前面指定，比如：

CUDA_VISIBLE_DEVICES=2 python train.py


实现的功能就和上面的代码一样。


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作者：BangGui02 
来源：CSDN 
 

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