Python指定GPU

一、Python指定GPU訓練

在深度學習訓練中，GPU的加速作用不容忽視。通過指定GPU進行訓練，可以有效減少訓練時間。

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

使用上述代碼指定使用第一塊GPU進行訓練。

二、Python指定GPU卡指令

在現在的GPU卡中，通常有多塊GPU，如果需要指定使用哪一塊GPU，可以通過以下命令進行指定。

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

上面代碼指定使用第一塊和第二塊GPU進行訓練。

三、Python指定GPU運行

除了在訓練中指定GPU，有時候在運行時也需要指定使用哪一塊GPU。可以使用以下代碼進行指定。

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

上述代碼中，設置GPU內存自增長，並指定默認的Session。

四、Python指定GPU跑

在Keras框架中，可以直接使用「CUDA_VISIBLE_DEVICES」進行GPU的指定。

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

上述代碼中指定使用第一塊GPU進行訓練。

五、Python指定形參類型

在函數定義時，可以通過注釋的方式指定形參類型。如下代碼所示：

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

上述代碼中，需要傳入一個類型為type的參數，並且函數需要返回一個return_type類型的值。

六、Python指定函數累加

在Python中，常常需要對函數的值進行累加。可以通過以下代碼實現：

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

上述代碼中，accumulate函數接收一個int類型的列表，並返回一個int類型的列表。將輸入列表中每個元素累加，並將結果存儲到輸出列表中返回。

七、Python指定字元訪問

在Python中，可以通過指定索引來訪問字元串中的單個字元。如下代碼所示：

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

上述代碼中，指定索引7，可以訪問字元串中的第8個字元。

八、Python指定數據類型

在Python中，可以通過指定數據類型來創建特定類型的對象。如下代碼所示：

x = 10
y = float(x)

上述代碼將整數x轉換成了浮點數y。

九、Python指定工作目錄

在Python程序中需要讀取或寫入文件時，需要指定工作目錄。可以通過以下代碼進行指定：

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

上述代碼中，將工作目錄切換到了指定的目錄。