Python指定GPU

一、Python指定GPU训练

在深度学习训练中，GPU的加速作用不容忽视。通过指定GPU进行训练，可以有效减少训练时间。

import tensorflow as tf
with tf.device('/device:GPU:0'):
  #your code here

使用上述代码指定使用第一块GPU进行训练。

二、Python指定GPU卡指令

在现在的GPU卡中，通常有多块GPU，如果需要指定使用哪一块GPU，可以通过以下命令进行指定。

import os
os.environ["CUDA_VISIBLE_DEVICES"] = "0,1"

上面代码指定使用第一块和第二块GPU进行训练。

三、Python指定GPU运行

除了在训练中指定GPU，有时候在运行时也需要指定使用哪一块GPU。可以使用以下代码进行指定。

import tensorflow as tf
config = tf.ConfigProto()
config.gpu_options.allow_growth = True
session = tf.Session(config=config)
with session.as_default():
  #your code here

上述代码中，设置GPU内存自增长，并指定默认的Session。

四、Python指定GPU跑

在Keras框架中，可以直接使用“CUDA_VISIBLE_DEVICES”进行GPU的指定。

import os
os.environ["CUDA_VISIBLE_DEVICES"] = "0"
import keras
#your code here

上述代码中指定使用第一块GPU进行训练。

五、Python指定形参类型

在函数定义时，可以通过注释的方式指定形参类型。如下代码所示：

def function_name(parameter: type) -> return_type:
  #your code here

上述代码中，需要传入一个类型为type的参数，并且函数需要返回一个return_type类型的值。

六、Python指定函数累加

在Python中，常常需要对函数的值进行累加。可以通过以下代码实现：

from typing import List
def accumulate(numbers: List[int]) -> List[int]:
  total = 0
  result = []
  for number in numbers:
    total += number
    result.append(total)
  return result

上述代码中，accumulate函数接收一个int类型的列表，并返回一个int类型的列表。将输入列表中每个元素累加，并将结果存储到输出列表中返回。

七、Python指定字符访问

在Python中，可以通过指定索引来访问字符串中的单个字符。如下代码所示：

string = "Hello, world!"
char = string[7]
print(char)

上述代码中，指定索引7，可以访问字符串中的第8个字符。

八、Python指定数据类型

在Python中，可以通过指定数据类型来创建特定类型的对象。如下代码所示：

x = 10
y = float(x)

上述代码将整数x转换成了浮点数y。

九、Python指定工作目录

在Python程序中需要读取或写入文件时，需要指定工作目录。可以通过以下代码进行指定：

import os
os.chdir('/path/to/work/dir')
#your code here

上述代码中，将工作目录切换到了指定的目录。