一般情况下，运行tensorflow时，默认会占用可以看见的所有GPU，那么就会导致其它用户或程序无GPU可用，那么就需要限制程序对GPU的占用。并且，一般我们的程序也用不了所有的GPU资源，只是强行霸占着，大部分资源都不会用到，也不会提升运行速度。
使用nvidia-smi可以查看本机的GPU使用情况，如下图，这里可以看出，本机的GPU型号是K80，共有两个K80，四块可用（一个K80包括两块K40）。
1、如果是只需要用某一块或某几块GPU，可以在运行程序时，利用如下命令运行：CUDA_VISIBLE_DEVICES=0,1 python test.py
这里表示只有GPU 0和1对程序可见，因此也就限制了程序只能用GPU 0和1
同样，也可以在代码里指定
import os os.environ["CUDA_VISIBLE_DEVICES"] = "0,1"
如果想只用CPU，不用CPU来运行程序，可以用如下命令(所有GPU都不可见)：
CUDA_VISIBLE_DEVICES='' python test.py
或者是
CUDA_VISIBLE_DEVICES="-1" python test.py
2、让tensorflow只按需索取显存，如下代码所示
#only minimum use gpu gpu_config = tf.ConfigProto() gpu_config.gpu_options.allow_growth = True with tf.Session(config = gpu_config) as sess:
前面是对GPU的限制，那如果不用GPU，只用CPU呢？如何限制对CPU的使用呢？
前面也有提到，如果使用命令CUDA_VISIBLE_DEVICES=“”python test.py可以只使用CPU，那如果想只使用部分CPU呢"htmlcode">
cpu_config = tf.ConfigProto(intra_op_parallelism_threads = 8, inter_op_parallelism_threads = 8, device_count = {'CPU': 8})
with tf.Session(config = cpu_config) as sess:
以上这篇运行tensorflow python程序,限制对GPU和CPU的占用操作就是小编分享给大家的全部内容了，希望能给大家一个参考，也希望大家多多支持。
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稳了！魔兽国服回归的3条重磅消息！官宣时间再确认！
昨天有一位朋友在大神群里分享，自己亚服账号被封号之后居然弹出了国服的封号信息对话框。
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而他在复制这个网址并且进行登录之后，确实是网易的网址，也就是我们熟悉的停服之后国服发布的暴雪游戏产品运营到期开放退款的说明。这是一件比较奇怪的事情，因为以前都没有出现这样的情况，现在突然提示跳转到国服战网的网址，是不是说明了简体中文客户端已经开始进行更新了呢？