💻✨TensorFlow指定GPU与TRT GPU显存设置指南✨💻
在深度学习领域，合理利用GPU资源是提升训练效率的关键。使用TensorFlow时，如何指定GPU并优化显存设置？以下是一些实用技巧👇：
首先，明确你的系统中有多个GPU，可以通过以下代码查看可用设备：
```python
import tensorflow as tf
print("Available GPUs:", len(tf.config.list_physical_devices('GPU')))
```
若需指定特定GPU运行任务，可以这样操作：
```python
gpus = tf.config.experimental.list_physical_devices('GPU')
tf.config.experimental.set_visible_devices(gpus[1], 'GPU') 使用第二个GPU
```
对于显存管理，推荐采用动态增长模式，避免一次性占用全部显存：
```python
tf.config.experimental.set_memory_growth(gpus[1], True)
```
此外，结合TensorRT（TRT）可进一步加速推理过程。通过加载TRT引擎，实现高性能计算：
```python
from tensorflow.python.compiler.tensorrt import trt_convert as trt
converter = trt.TrtGraphConverterV2(graph_def=frozen_graph)
converted_graph = converter.convert()
```
灵活调整这些参数，让你的模型跑得更快更稳！🚀🔥
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