実験室サーバを使うGPUとTensorFlowコードについて

接続サーバ
Windows-XShell XFtp SSH

SSHにより実験室のサーバ

と接続する.

SSH接続を使うともう慣れなくなりました.githubとOS授業設定はよく使います.

は現在192.168.7.169を使って

を使っています.

使用工具XShellとXFtp

は、XShell接続サーバおよび動作を使用して、サーバの各ノードにUbuntu 16.04 LTSオペレーティングシステム

をインストールしている.

XFtp管理ファイル

を使用する.

参照資料:Xshell+Xftp SSHトンネルエージェントXshellはSSH鍵、SSHエージェントを介してLinuxサーバに接続されています.詳細は

です.
Mac OS-Terminal Cyberrduck
実験室の工位の上のコンピュータがMacなため、再び1波を熟知することしかできませんでした.

は、Terminalを用いてSSH遠隔接続

を確立する.

は、Cyberrduckを使用してSFtp接続管理ファイルを確立する(filezaraを考慮する)

.

参考資料:Macの下ではSSHでリモートLinuxサーバ(Cyberrduckダウンロードを含む)Macの下では、端末SSH機能

を使用しています.
環境を構築する-virtulenv

仮想環境を確立し、パッケージをインストールする環境:virtualenv xxx_py virtualenv -p python3 xxx_py入環境:source xxx_py/bin/activate退出:deactivate

清华镜像を使う

一時使用pip install -i https://pypi.tuna.tsinghua.edu.cn/simple some-package

はデフォルトpip config set global.index-url https://pypi.tuna.tsinghua.edu.cn/simple

に設定されています.

参考資料:清華pype鏡像使用支援virtualnv紹介及びPython開発必須神器の一つ:virtual nvvirtualnv-廖雪峰の公式サイト

TensorFlowコードをGPUに走らせます.

GPUの占有問題TensorFlowは、視線に見えるすべてのGPUリソースを占めるかもしれない

gpuの占有状況を確認する:gpustat

pythonコードに加入する:os.environ['CUDA_VISIBLE_DEVICES'] = '0' os.environ['CUDA_VISIBLE_DEVICES'] = '0,1'

固定のgpuを使用してコードを実行する場合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

を設定します.

TensorFlowが提供する2つのGPUリソースを制御する方法:

運行中に動的に現存を申請します.必要なだけ申請してください.

.

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

GPUの使用率を制限する

gpu_options=tf.GPUOptions(per_process_gpu_memory_fraction=0.4)  
config=tf.ConfigProto(gpu_options=gpu_options)  
session = tf.Session(config=config)  

TensorFlowコードは、現在コードの各部分が手動で割り当てられている時にGPUかCPUかを考慮していないので、CUDA_VISIBLE_DEVICES=0 python3 main.pyですべてのネットワーク構造を包んでから、with tf.device(self.device):でTensorFlow自身に

を割り当てさせました.

参考資料:tenssorflow設定gpuおよびgpu現存使用TensorFlow使用GPUtenssorflow GPU小テスト

転載先:https://www.cnblogs.com/cookielbsc/p/9780682.html