一个简单的工具，用于显示指定数量的GPU，并在TensorFlow中显示所需的内存
mask-gpu的Python项目详细描述
屏蔽GPU
一个简单的工具，只向tensorflow公开具有所需内存的指定数量的gpu（以及更多的应用程序，请进一步阅读）。此工具使用nvidia-smi查询GPU可用内存值，并基于指定的内存和要公开的GPU数分配CUDA_VISIBLE_DEVICES环境变量以公开特定的GPU。像tensorflow-gpu这样的应用程序使用这些信息，并且只使用公开的gpu。如果你的应用程序没有使用CUDA_VISIBLE_DEVICES，那么这可能是not你需要的。
依赖关系
- 英伟达SMI
安装
pip install mask-gpu
快速启动
显示可用的GPU信息
mask-gpu --info # Outputs the following# Finding GPUs with a minimum of 1024MiB free memory...# GPUs available: 6 -> [0, 1, 4, 5, 6, 7]
只需运行mask-gpu即可公开1个GPU（至少有1024兆字节的可用内存）
`mask-gpu`# Remember to wrap mask-gpu in ` symbol# Or else mask-gpu will print the command# and you will have to manually execute it
指定选项
默认情况下，mask-gpuSeraches for GPU具有至少1024M的可用内存，并分配1个GPU
mask-gpu --info --min_memory 1024# mask-gpu -i -m 1024 <--- Same as above# Info does not execute any commands`mask-gpu --expose 1 --min_memory 1024`# `mask-gpu -e 3 -m 1024` <--- Same as above# Remember to wrap mask-gpu in ` symbol
您可以使用上面的模板指定自己的选项
全部取消屏蔽（还原）
取消所有GPU的屏蔽，即恢复到使用mask-gpu之前的状态
`mask-gpu --unmask-all`# `mask-gpu -u` <--- Same as above# Remember to wrap mask-gpu in ` symbol
注意：此命令将清除CUDA_VISIBLE_DEVICES，因此在执行上述命令时将被删除
许可证
麻省理工学院的执照
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