💻✨TensorFlow指定GPU与TRT GPU显存设置指南✨💻

在深度学习领域，合理利用GPU资源是提升训练效率的关键。使用TensorFlow时，如何指定GPU并优化显存设置？以下是一些实用技巧👇：

首先，明确你的系统中有多个GPU，可以通过以下代码查看可用设备：

```python

import tensorflow as tf

print("Available GPUs:", len(tf.config.list_physical_devices('GPU')))

```

若需指定特定GPU运行任务，可以这样操作：

```python

gpus = tf.config.experimental.list_physical_devices('GPU')

tf.config.experimental.set_visible_devices(gpus[1], 'GPU') 使用第二个GPU

```

对于显存管理，推荐采用动态增长模式，避免一次性占用全部显存：

```python

tf.config.experimental.set_memory_growth(gpus[1], True)

```

此外，结合TensorRT（TRT）可进一步加速推理过程。通过加载TRT引擎，实现高性能计算：

```python

from tensorflow.python.compiler.tensorrt import trt_convert as trt

converter = trt.TrtGraphConverterV2(graph_def=frozen_graph)

converted_graph = converter.convert()

```

灵活调整这些参数，让你的模型跑得更快更稳！🚀🔥