大家跑深度学习进行科研的时候，单机的算力往往无法支持我们进行例如图神经网络、强化学习网络等复杂模型的训练任务。所以常常需要使用服务器的GPU来训练模型，但是多人共用的服务器该如何避免冲突呢？这里给出一段常用的代码可以方便大家在查看NVIDIA 显卡GPU的使用情况之后，合理的切换gpu来预防冲突，同时本文还介绍了如何降低模型显存消耗的办法，主要针对Tensorflow框架。
如何在多个GPU间进行选择
图1：一个服务器中存在多块GPU可用的情况
如图1所示，就是同时有两块儿NVIDIA显卡可用的情况。（如何查看请参考我的另一篇文章）：【科研分享】监控服务器GPU、CPU和内存使用情况的方法（Windows和Liunix环境）_JinyuZ1996的博客 最近在实验过程中发现，其实本来不太消耗资源的任务，由于Tensorflow的反人类默认设计也经常会直接独占一整块儿GPU的资源，而且独占那么多资源也还是一样的速度，没什么效率。然后去搜索了一下，找到了一些在用服务器跑代码的时候的小技巧和解决方案，给在这里用于自查：实时监控资源动态 大家的服务器一般都是Liunix系统较多，所以在这里普及一个常用的命令可以方便大家实时的查看GPU使用情况，防止互相占用的问题发生：watch -n 1 nvidia-smi 其中，-n后面的1是刷新速率
其中，可以观察到gpu_num的编号为0和1。那么通常为了避免冲突，我们选择空闲的那一块儿来进行使用（如图所示卡0目前正在被使用，此时正准备跑实验的我们应该选择适用卡1），则只需要输入代码：
os.environ['CUDA_VISIBLE_DEVICES'] = '0'该行代码后面的编号为几就是用第几号卡。如果该编号下的GPU资源耗尽或编号越界情况的话，则会返回找不到device的log.到时候再进行调整就行了，建议跑代码的时候挂一个watch，随时观察GPU的占用情况。
如何节约GPU显存占用
Tensorflow默认会让一个任务占用整个GPU的所有显存资源，但事实上算上笔者的强化学习项目，也不会占用那么多资源。举例来说，笔者的卡有24G显存，本质只需要其中301M，但每次跑代码上来就先把23.9G申请下来留着用，这是非常浪费的。而且效率也没有任何提升，于是通过查找，我在大佬博客里发现了一种可以动态调整GPU消耗的方法：
config = tf.ConfigProto()
config.gpu_options.allow_growth = True如果上述方法无效，也可以写作：
gpu_options = tf.GPUOptions(allow_growth=True)
config = tf.ConfigProto(gpu_options=gpu_options)当我们配置好了这个Config的时候还需要将它应用到Tensorflow中去，需要在Sess执行的时候加入Config，例如：
with tf.Session(config=config) as sess:但其实动态分配GPU显存也有其本身的弊端，它的策略不再是上来就申请独占，而是刚一开始先分配少量的GPU显存给任务，然后按需慢慢的增加，由于不会释放内存，所以会导致碎片显存占用的产生，也就是说在你的Task结束前，被占用的显存都不会释放，而如果卡内其他空间已经被其他人占用了，你的任务却还需要更多的显存时，你的task会因为显存不足而shut.
笔者也是站在巨人的肩膀上学习，有其他收获会在此补充，随时更新。
