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问题背景
1 线程id分布在所有gpu（包括未启用的gpu）上原因：
2 在解决这个问题时，可以采取以下步骤：
3 修正深度学习框架默认使用所有可见 GPU 的问题
1 TensorFlow：
2 PyTorch：
3 Keras：
问题背景
多GUP训练深度学习模型时指定训练使用的GPU个数，没有指定gpu id，训练在其中两个gpu上执行，但是线程id分布在所有4个gpu上，如下图
1 线程id分布在所有gpu（包括未启用的gpu）上原因：
深度学习框架默认使用所有可见GPU： 一些深度学习框架在初始化时默认会使用所有可见的GPU。即使你在代码中明确指定了两个GPU，框架仍可能会在所有四个GPU上启动线程。这是一种默认行为，你需要通过框架的配置来明确指定使用的GPU。
并行计算框架的默认设置： 如果你使用了并行计算框架（例如MPI），它们可能会默认使用所有可见的GPU。在这种情况下，需要查看并行框架的配置，确保只在指定的GPU上进行计算。
未正确设置GPU环境变量： 确保你在代码执行之前正确设置了GPU环境变量。例如，在使用CUDA的情况下，使用
CUDA_VISIBLE_DEVICES环境变量可以指定可见的GPU。查看代码中的设置： 检查你在代码中指定GPU的设置是否正确。有时候，代码中的设置可能被其他部分的配置或默认设置覆盖。
检查框架版本和文档： 确保你使用的深度学习框架的版本是最新的，并查看框架的文档，以了解正确的GPU设置方式。
2 在解决这个问题时，可以采取以下步骤：
在代码中正确设置 GPU 个数： 使用框架提供的设置来确保代码在指定数量的 GPU 上运行。有些框架提供了类似
torch.cuda.set_device或tf.config.experimental.set_visible_devices的函数，允许你指定 GPU 的数量而不是具体的 GPU ID。检查并行计算设置： 如果使用了并行计算框架，查看框架的文档，了解它是如何分配线程和任务的。
检查环境变量和配置文件： 查看环境变量和框架的配置文件，确保没有默认设置导致在所有 GPU 上启动线程。
查看代码中的其他设置： 检查代码中的其他设置，确保没有其他部分的配置或默认设置覆盖了你的 GPU 设置。
确保在调试和解决问题时，仔细查看相关的文档和配置信息，以确保代码按照你的预期方式运行。
3 修正深度学习框架默认使用所有可见 GPU 的问题
你需要在代码中明确指定使用的 GPU。具体的方法可能取决于你使用的深度学习框架。以下是一些常见框架的修正方法：
1 TensorFlow：
在 TensorFlow 中，可以使用 tf.config.experimental.set_visible_devices 来设置可见的 GPU 设备。同时，你可以使用 tf.config.experimental.set_memory_growth 来设置 GPU 内存的增长。以下是一个例子：
import tensorflow as tf
# 选择你要使用的 GPU
gpu_ids = [0, 1] # 选择两个 GPU
tf.config.experimental.set_visible_devices(gpu_ids, 'GPU')
# 设置 GPU 内存增长
for gpu_id in gpu_ids:
tf.config.experimental.set_memory_growth(tf.config.list_physical_devices('GPU')[gpu_id], True)
这将确保 TensorFlow 只在指定的 GPU 上启动线程。
2 PyTorch：
在 PyTorch 中，可以使用 torch.cuda.set_device 来设置当前设备。以下是一个例子：
import torch
# 选择你要使用的 GPU
gpu_ids = [0, 1] # 选择两个 GPU
torch.cuda.set_device(gpu_ids[0]) # 设置当前设备
# 在这之后，PyTorch 的操作将在指定的 GPU 上执行
这将确保 PyTorch 只在指定的 GPU 上启动线程。
3 Keras：
如果你使用 Keras，可以结合使用 TensorFlow 的配置来控制 GPU 的使用。以下是一个例子：
import tensorflow as tf
from keras import backend as K
# 选择你要使用的 GPU
gpu_ids = [0, 1] # 选择两个 GPU
tf.config.experimental.set_visible_devices(gpu_ids, 'GPU')
# 设置 GPU 内存增长
for gpu_id in gpu_ids:
tf.config.experimental.set_memory_growth(tf.config.list_physical_devices('GPU')[gpu_id], True)
# 设置 Keras 使用的后端为 TensorFlow
K.set_session(tf.compat.v1.Session())
确保在设置 GPU 之前初始化框架的配置。这样，你就可以明确指定使用的 GPU，而不会默认使用所有可见的 GPU。
