tensorflow使用gpu进行训练_tensorflow 使用gpu训练实际例子

GPU之nvidia-smi命令详解查看显卡的信息：

cmd: nvidia-smi

https://www.jianshu.com/p/ceb3c020e06b

• GPU：本机中的GPU编号（有多块显卡的时候，从0开始编号）图上GPU的编号是：0

• Fan：风扇转速（0%-100%），N/A表示没有风扇

• Name：GPU类型，图上GPU的类型是：Tesla T4

• Temp：GPU的温度（GPU温度过高会导致GPU的频率下降）

• Perf：GPU的性能状态，从P0（最大性能）到P12（最小性能），图上是：P0

• Persistence-M：持续模式的状态，持续模式虽然耗能大，但是在新的GPU应用启动时花费的时间更少，图上显示的是：off

• Pwr：Usager/Cap：能耗表示，Usage：用了多少，Cap总共多少

• Bus-Id：GPU总线相关显示，domain：bus：device.function

• Disp.A：Display Active ，表示GPU的显示是否初始化

• Memory-Usage：显存使用率

• Volatile GPU-Util：GPU使用率

• Uncorr. ECC：关于ECC的东西，是否开启错误检查和纠正技术，0/disabled,1/enabled

• Compute M：计算模式，0/DEFAULT,1/EXCLUSIVE_PROCESS,2/PROHIBITED

• Processes：显示每个进程占用的显存使用率、进程号、占用的哪个GPU

隔几秒刷新一下显存状态：nvidia-smi -l 秒数 

隔两秒刷新一下GPU的状态：nvidia-smi -l 2

tensorflow的显卡使用方式

1、直接使用

这种方式会把当前机器上所有的显卡的剩余显存基本都占用，注意是机器上所有显卡的剩余显存。因此程序可能只需要一块显卡，但是程序就是这么霸道，我不用其他的显卡，或者我用不了那么多显卡，但是我就是要占用。

with tf.compat.v1.Session() as sess:
        # 输入图片为256x256，2个分类
        shape, classes = (224, 224, 3), 20
        # 调用keras的ResNet50模型
        model = keras.applications.resnet50.ResNet50(input_shape = shape, weights=None, classes=classes)
        model.compile(optimizer="adam", loss="sparse_categorical_crossentropy", metrics=["accuracy"])
 
        # 训练模型 categorical_crossentropy sparse_categorical_crossentropy
        # training = model.fit(train_x, train_y, epochs=50, batch_size=10)
        model.fit(train_x,train_y,validation_data=(test_x, test_y), epochs=20, batch_size=6,verbose=2)
        # # 把训练好的模型保存到文件
        model.save('resnet_model_dog_n_face.h5')

2、分配比例使用

其中这种方式跟上面直接使用方式的差异就是，我不占用所有的显存了，例如这样写，我就占有每块显卡的60%。

from tensorflow.compat.v1 import ConfigProto# tf 2.x的写法
config =ConfigProto()
config.gpu_options.per_process_gpu_memory_fraction=0.6
with tf.compat.v1.Session(config=config) as sess:
     model = keras.applications.resnet50.ResNet50(input_shape = shape, weights=None, classes=classes)

3. 动态申请使用

这种方式是动态申请显存的，只会申请内存，不会释放内存。而且如果别人的程序把剩余显卡全部占了，就会报错。

以上三种方式，应根据场景来选择。 
第一种因为是全部占用内存，因此只要模型的大小不超过显存的大小，就不会产生显存碎片，影响计算性能。可以说合适部署应用的配置。 
第二种和第三种适合多人使用一台服务器的情况，但第二种存在浪费显存的情况，第三种在一定程序上避免了显存的浪费，但极容易出现程序由于申请不到内存导致崩溃的情况。
 

config = tf.compat.v1.ConfigProto()
config.gpu_options.allow_growth = True
session = tf.compat.v1.InteractiveSession(config=config)
with tf.compat.v1.Session(config=config) as sess:
     model

4 指定GPU

在有多块GPU的服务器上运行tensorflow的时候，如果使用python编程，则可指定GPU，代码如下：

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

配上一个完整的示例：resnet50图片分类：

config = tf.compat.v1.ConfigProto()
config.gpu_options.allow_growth = True
session = tf.compat.v1.InteractiveSession(config=config)
with tf.compat.v1.Session(config=config) as sess:
        # 输入图片为256x256，2个分类
        shape, classes = (224, 224, 3), 20
        # 调用keras的ResNet50模型
        model = keras.applications.resnet50.ResNet50(input_shape = shape, weights=None, classes=classes)
        model.compile(optimizer="adam", loss="sparse_categorical_crossentropy", metrics=["accuracy"])
 
        # 训练模型 categorical_crossentropy sparse_categorical_crossentropy
        # training = model.fit(train_x, train_y, epochs=50, batch_size=10)
        model.fit(train_x,train_y,validation_data=(test_x, test_y), epochs=20, batch_size=6,verbose=2)
        # # 把训练好的模型保存到文件
        model.save('resnet_model_dog_n_face.h5')