本来接下来将介绍 TensorFlow 中的常用模块 tf.config，如何合理分配显卡资源，设置显存使用策略。
指定当前程序使用的 GPU
很多时候的场景是：实验室 / 公司研究组里有许多学生 / 研究员需要共同使用一台多 GPU 的工作站，而默认情况下 TensorFlow 会使用其所能够使用的所有 GPU，这时就需要合理分配显卡资源。
首先，通过 tf.config.experimental.list_physical_devices ，我们可以获得当前主机上某种特定运算设备类型（如 GPU 或 CPU ）的列表，例如，在一台具有 4 块 GPU 和一个 CPU 的工作站上运行以下代码：
gpus=tf.config.experimental.list_physical_devices(device_type='GPU')cpus=tf.config.experimental.list_physical_devices(device_type='CPU')print(gpus,cpus)
输出：
[PhysicalDevice(name='/physical_device:GPU:0',device_type='GPU'),PhysicalDevice(name='/physical_device:GPU:1',device_type='GPU'),PhysicalDevice(name='/physical_device:GPU:2',device_type='GPU'),PhysicalDevice(name='/physical_device:GPU:3',device_type='GPU')][PhysicalDevice(name='/physical_device:CPU:0',device_type='CPU')]
可见，该工作站具有 4 块 GPU：GPU:0 、 GPU:1 、 GPU:2 、 GPU:3 ，以及一个 CPU CPU:0 。 然后，通过 tf.config.experimental.set_visible_devices ，可以设置当前程序可见的设备范围（当前程序只会使用自己可见的设备，不可见的设备不会被当前程序使用）。例如，如果在上述 4 卡的机器中我们需要限定当前程序只使用下标为 0、1 的两块显卡（GPU:0 和 GPU:1），可以使用以下代码：
gpus=tf.config.experimental.list_physical_devices(device_type='GPU')tf.config.experimental.set_visible_devices(devices=gpus[0:2],device_type='GPU')
小技巧 使用环境变量 CUDA_VISIBLE_DEVICES 也可以控制程序所使用的 GPU。假设发现四卡的机器上显卡 0,1 使用中，显卡 2,3 空闲，Linux 终端输入:
exportCUDA_VISIBLE_DEVICES=2,3
或在代码中加入
importosos.environ['CUDA_VISIBLE_DEVICES']="2,3"
即可指定程序只在显卡 2,3 上运行。
设置显存使用策略
默认情况下，TensorFlow 将使用几乎所有可用的显存，以避免内存碎片化所带来的性能损失。不过，TensorFlow 提供两种显存使用策略，让我们能够更灵活地控制程序的显存使用方式： 仅在需要时申请显存空间（程序初始运行时消耗很少的显存，随着程序的运行而动态申请显存）；
限制消耗固定大小的显存（程序不会超出限定的显存大小，若超出的报错）。
可以通过 tf.config.experimental.set_memory_growth 将 GPU 的显存使用策略设置为 “仅在需要时申请显存空间”。以下代码将所有 GPU 设置为仅在需要时申请显存空间：
gpus=tf.config.experimental.list_physical_devices(device_type='GPU')forgpuingpus:tf.config.experimental.set_memory_growth(device=gpu,enable=True)
以下代码通过 tf.config.experimental.set_virtual_device_configuration 选项并传入 tf.config.experimental.VirtualDeviceConfiguration 实例，设置 TensorFlow 固定消耗 GPU:0 的 1GB 显存（其实可以理解为建立了一个显存大小为 1GB 的 “虚拟 GPU”）：
gpus=tf.config.experimental.list_physical_devices(device_type='GPU')tf.config.experimental.set_virtual_device_configuration(gpus[0],[tf.config.experimental.VirtualDeviceConfiguration(memory_limit=1024)])
提示 TensorFlow 1.X 的 Graph Execution 下，可以在实例化新的 session 时传入 tf.compat.v1.ConfigPhoto 类来设置 TensorFlow 使用显存的策略。具体方式是实例化一个 tf.ConfigProto 类，设置参数，并在创建 tf.compat.v1.Session 时指定 Config 参数。以下代码通过 allow_growth 选项设置 TensorFlow 仅在需要时申请显存空间：
config=tf.compat.v1.ConfigProto()config.gpu_options.allow_growth=Truesess=tf.compat.v1.Session(config=config)
以下代码通过 per_process_gpu_memory_fraction 选项设置 TensorFlow 固定消耗 40% 的 GPU 显存：
config=tf.compat.v1.ConfigProto()config.gpu_options.per_process_gpu_memory_fraction=0.4tf.compat.v1.Session(config=config)
单 GPU 模拟多 GPU 环境
当我们的本地开发环境只有一个 GPU，但却需要编写多 GPU 的程序在工作站上进行训练任务时，TensorFlow 为我们提供了一个方便的功能，可以让我们在本地开发环境中建立多个模拟 GPU，从而让多 GPU 的程序调试变得更加方便。以下代码在实体 GPU GPU:0 的基础上建立了两个显存均为 2GB 的虚拟 GPU。
gpus=tf.config.experimental.list_physical_devices('GPU')tf.config.experimental.set_virtual_device_configuration(gpus[0],[tf.config.experimental.VirtualDeviceConfiguration(memory_limit=2048),tf.config.experimental.VirtualDeviceConfiguration(memory_limit=2048)])我们在 单机多卡训练 (https://tf.wiki/en/appendix/distributed.html#multi-gpu) 的代码前加入以上代码，即可让原本为多 GPU 设计的代码在单 GPU 环境下运行。当输出设备数量时，程序会输出：
Number of devices: 2