問題描述
我有兩個GPU，想同時通過2個ipynb運行兩個不同的網絡，但是第一個notebook始終分配&占用了兩個GPU。
使用CUDA_VISIBLE_DEVICES，我可以在python文件中隱藏設備，但是我不確定如何在jupyter notebook中執行此操作。
那麽，能否將某個GPU設置為在同一服務器上運行的某個notebook不可見？或者說設置GPU對其他notebook隱藏？
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您可以使用os.environ在筆記本中設置環境變量。在初始化TensorFlow以便將TensorFlow限製為第一個GPU之前，請執行以下操作。
import os
os.environ["CUDA_DEVICE_ORDER"]="PCI_BUS_ID" # see issue #152
os.environ["CUDA_VISIBLE_DEVICES"]="0"
您可以再次檢查您是否擁有對TF可見的正確設備
from tensorflow.python.client import device_lib
print device_lib.list_local_devices()
我傾向於從notebook_util之類的實用程序模塊中使用它
import notebook_util
notebook_util.pick_gpu_lowest_memory()
import tensorflow as tf
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您可以通過使用magics更快地執行此操作，而無需任何導入：
%env CUDA_DEVICE_ORDER=PCI_BUS_ID
%env CUDA_VISIBLE_DEVICES=0
注意，所有env變量都是字符串，因此無需使用引號””。您可以通過運行%env <name_of_var>來驗證是否已設置環境變量。或使用%env檢查所有這些信息。
參考資料