Keras会自动使用GPU吗？

Question

看起来它会自动使用GPU，但我不知道为什么。

首先，我声明如下：

tf_config = tf.ConfigProto( allow_soft_placement=True )
tf_config.gpu_options.allow_growth = True
sess = tf.Session(config=tf_config) 
keras.backend.set_session(sess)

然后我定义了以下模型：

with K.tf.device('/gpu:0'):
    some keras model

显然，它将使用GPU。我检查了一下，它使用了第一个GPU（索引为0），就像我预期的那样。

但是后来，我删除了这行代码。

with K.tf.device('/gpu:0'):

我重新缩进了所有的keras模型。我运行了代码，但它似乎仍然使用第一个gpu（索引为0）。

在我的ubuntu系统上，我使用nvidia-smi命令来检查gpu内存使用情况，并在我的windows系统上查看了进程管理器。

两者都显示了gpu内存及其使用情况。

据我所知，如果我没有将gpu留给tensorflow模型，它就不会使用gpu。但是对于Keras，它似乎会自动使用gpu……这是因为我运行了代码吗？

tf_config = tf.ConfigProto( allow_soft_placement=True )
tf_config.gpu_options.allow_growth = True
sess = tf.Session(config=tf_config) 
keras.backend.set_session(sess)

还是有其他我没有想到的原因吗？

- Isaac Sim

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TensorFlow 默认情况下会使用可用的 GPU。 - Dr. Snoopy

Answer 1

根据文档所述，如果存在GPU，则TensorFlow默认使用GPU：

如果一个TensorFlow操作既有CPU实现又有GPU实现，当将操作分配给设备时，GPU设备将优先选择。例如，matmul具有CPU和GPU内核。在具有cpu:0和gpu:0设备的系统上，将选择gpu:0来运行。

- pouyan