（原）tensorflow中使用指定的GPU及GPU显存
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http://www.cnblogs.com/darkknightzh/p/6591923.html
参考网址：
http://stackoverflow.com/questions/36668467/change-default-gpu-in-tensorflow
http://stackoverflow.com/questions/37893755/tensorflow-set-cuda-visible-devices-within-jupyter
1 终端执行程序时设置使用的GPU
如果电脑有多个GPU，tensorflow默认全部使用。如果想只使用部分GPU，可以设置CUDA_VISIBLE_DEVICES。在调用python程序时，可以使用（见第一个参考网址Franck Dernoncourt的回复）：
CUDA_VISIBLE_DEVICES= python my_script.py
Environment Variable Syntax Results CUDA_VISIBLE_DEVICES=1 Only device 1 will be seen
CUDA_VISIBLE_DEVICES=0,1 Devices 0 and 1 will be visible
CUDA_VISIBLE_DEVICES="0,1" Same as above, quotation marks are optional
CUDA_VISIBLE_DEVICES=0,2,3 Devices 0, 2, 3 will be visible; device 1 is masked
CUDA_VISIBLE_DEVICES="" No GPU will be visible
2 python代码中设置使用的GPU
如果要在python代码中设置使用的GPU（如使用pycharm进行调试时），可以使用下面的代码（见第二个参考网址中Yaroslav Bulatov的回复）：
import os
os.environ["CUDA_VISIBLE_DEVICES"] = ""
3 设置tensorflow使用的显存大小
3.1 定量设置显存
默认tensorflow是使用GPU尽可能多的显存。可以通过下面的方式，来设置使用的GPU显存：
gpu_options = tf.GPUOptions(per_process_gpu_memory_fraction=0.7)
sess = tf.Session(config=tf.ConfigProto(gpu_options=gpu_options))
上面分配给tensorflow的GPU显存大小为：GPU实际显存*0.7。
可以按照需要，设置不同的值，来分配显存。
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170703更新：
3.2 按需设置显存
上面的只能设置固定的大小。如果想按需分配，可以使用allow_growth参数（参考网址：http://blog.csdn.net/cq361106306/article/details/52950081）：
gpu_options = tf.GPUOptions(allow_growth=True)
sess = tf.Session(config=tf.ConfigProto(gpu_options=gpu_options))
170703更新结束
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