Python 使用Keras和Tensorflow指定要使用的3个GPU（机器上的4个GPU中的一个）
我在有4个GPU的机器上执行深度学习。在训练期间，第三个GPU始终丢失（错误显示为“GPU丢失”，日志表明是这个特定的GPU）。我假设这是一个热问题，GPU正在被解封 在修复此硬件问题之前，我希望继续使用3个gpu（'/gpu:0'，'/gpu:1'，'/gpu:3'）。在Keras中，有没有一种方法可以指定这些是我想要使用的gpu（或者忽略“/gpu:2”）Python 使用Keras和Tensorflow指定要使用的3个GPU（机器上的4个GPU中的一个）,python,tensorflow,keras,gpu,Python,Tensorflow,Keras,Gpu,我在有4个GPU的机器上执行深度学习。在训练期间，第三个GPU始终丢失（错误显示为“GPU丢失”，日志表明是这个特定的GPU）。我假设这是一个热问题，GPU正在被解封 在修复此硬件问题之前，我希望继续使用3个gpu（'/gpu:0'，'/gpu:1'，'/gpu:3'）。在Keras中，有没有一种方法可以指定这些是我想要使用的gpu（或者忽略“/gpu:2”） 我在指定GPU与CPU使用率以及在多个GPU机器上指定一个GPU方面看到了很多，但没有看到这个特定问题（隔离了许多特定的GPU）。非常感
我在指定GPU与CPU使用率以及在多个GPU机器上指定一个GPU方面看到了很多，但没有看到这个特定问题（隔离了许多特定的GPU）。非常感谢 您可以尝试使用CUDA\u VISIBLE\u DEVICES环境
import os
os.environ['CUDA_VISIBLE_DEVICES']="0,1,3"