Получение списка доступных GPU в TensorFlow: подробный гид

Быстрый ответ

Для определения доступных GPU-устройств в TensorFlow рекомендуется использовать функцию tf.config.list_physical_devices('GPU'). Данный метод вернёт перечень устройств GPU, которые могут быть использованы TensorFlow. Если вы хотите определить количество доступных GPU, запустите следующий фрагмент кода:

import tensorflow as tf

print("Количество доступных GPU устройств: ", len(tf.config.list_physical_devices('GPU')))

Спустя запуск этого скрипта, вы увидите на экране общее число GPU, которые TensorFlow смогла определить. Функция len() поможет провести подсчёт без дополнительных сложностей.

Предотвращение проблем с распределением памяти GPU

При работе с GPU в TensorFlow крайне важно организовать правильное управление памятью устройств. По умолчанию, TensorFlow стремится зарезервировать всю возможную память GPU, что может вызвать конфликты с другими программами или затруднить повторные запуски моделей. Чтобы предотвратить подобные проблемы, предлагается следующий подход:

• Включите динамическое расширение памяти GPU. Настройка параметра allow_growth в значение True предоставляет TensorFlow возможность использовать только ту память, которая действительно нужна, автоматически расширяя её при необходимости.

В TensorFlow 1.x динамическое расширение памяти настраивается в сессиях следующим образом:

import tensorflow as tf

config = tf.ConfigProto()
config.gpu_options.allow_growth = True
session = tf.InteractiveSession(config=config)

В TensorFlow 2.0 и более поздних версиях предлагается использовать данную настройку:

import tensorflow as tf

gpus = tf.config.experimental.list_physical_devices('GPU')
if gpus:
  try:
    # На данном этапе здесь должен быть представлен код, обеспечивающий настройку динамического расширения памяти для устройств GPU.
    # Код представлен не в полном объёме и требует дополнения.

Не смотря на то, что статья была недостаточно полной, главная идея заключается в демонстрации методов управления памятью GPU в TensorFlow.