ubuntu 如何将单个 GPU 专用于单个笔记本 tensorflow 2.2 版本
How to dedicate a single GPU to single notebook tensorflow 2.2 version in ubuntu
我的系统中有 4 个 GPU，我试图将每个 GPU 专用于每个笔记本（在我的例子中，4 个 GPU 用于 4 个笔记本）。我发现使用 with tf.device('/device:GPU:2') 在 tensorflow 1 中有效，但在 Tensorflow 2.2 版本中无效。我还尝试使用 os.environ["CUDA_VISIBLE_DEVICES"]="2" 在一个笔记本中访问 '/device:GPU:2' 但无法实现。能否请您帮助我如何在 Tensorflow 2.2 版本中做到这一点。
为了社区的利益，在答案部分回答。感谢 Ghanem 的回答。
问题已按以下方式解决 -
Try to add os.environ["CUDA_DEVICE_ORDER"] = "PCI_BUS_ID" before os.environ["CUDA_VISIBLE_DEVICES"]="2"
我的系统中有 4 个 GPU，我试图将每个 GPU 专用于每个笔记本（在我的例子中，4 个 GPU 用于 4 个笔记本）。我发现使用 with tf.device('/device:GPU:2') 在 tensorflow 1 中有效，但在 Tensorflow 2.2 版本中无效。我还尝试使用 os.environ["CUDA_VISIBLE_DEVICES"]="2" 在一个笔记本中访问 '/device:GPU:2' 但无法实现。能否请您帮助我如何在 Tensorflow 2.2 版本中做到这一点。
为了社区的利益，在答案部分回答。感谢 Ghanem 的回答。
问题已按以下方式解决 -
Try to add os.environ["CUDA_DEVICE_ORDER"] = "PCI_BUS_ID" before os.environ["CUDA_VISIBLE_DEVICES"]="2"