分佈式tensorflow PS服務器自動使用所有的GPU？

我正在學習分佈式Tensorflow。 https://www.tensorflow.org/deploy/distributed 分佈式tensorflow PS服務器自動使用所有的GPU？

# Create and start a server for the local task. 
server = tf.train.Server(cluster, 
     job_name=FLAGS.job_name, 
     task_index=FLAGS.task_index) 

if FLAGS.job_name == "ps": 
    server.join()

當我只啓動一個ps服務器。我看到它使用了所有GPU和所有GPU內存。

（我的ENV：2特斯拉K80 GPU）的

+--------------------------------------------------+ 
| Processes:       GPU Memory | 
| GPU  PID Type Process name Usage  | 
|==================================================| 
| 0  22854 C python   10891MiB | 
| 1  22854 C python   10890MiB | 
+--------------------------------------------------+

據https://www.tensorflow.org/tutorials/using_gpu，我減少了內存使用情況。

config = tf.ConfigProto() 
config.gpu_options.allow_growth = True 
server = tf.train.Server(cluster, 
    job_name=FLAGS.job_name, 
    task_index=FLAGS.task_index, 
    config=config)

但我希望PS服務器只使用一個GPU，如何做到這一點？

來源

2017-04-13 xiang yuan

config.gpu_options.visible_device_list是指定哪些GPU對張量流可見的方式。

來源

2017-04-13 16:18:16

謝謝@亞歷山大帕索斯是的，但是在分佈式張量流中有兩部分。 PS服務器和工作人員。我只希望只有工作人員才能使用所有GPU而不是ps服務器。 –

我認爲在參數服務器上啓動非gpu TensorFlow構建可能會更好;那麼不會在那裏使用GPU（參數服務器中的GPU通常不是必需的）。 –

分佈式tensorflow PS服務器自動使用所有的GPU？

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