机器学习PAI中如果每台worker各有两块GPU，如何指定使用哪两块GPU？[阿里云机器学习PAI] 暂停朗读为您朗读

在阿里云机器学习平台（Machine Learning Platform for AI，简称PAI）中，可以通过以下步骤来指定每台 worker 使用哪两块 GPU：

1、在创建 PAI 任务时，在任务的 JSON 配置文件中，通过 “resourcePerRole” 字段指定每个角色的资源配置，例如：

"resourcePerRole": {    "worker": {        "cpu": 4,        "gpu": 2    }}

上述配置表示每个 worker 角色分配 4 个 CPU 核心和 2 块 GPU。

2、在训练代码中，通过调用相关的深度学习框架的 API，设置指定的 GPU 设备。例如，对于 TensorFlow 框架，可以使用 tf.device() 函数来设置使用的 GPU 设备。例如：

import tensorflow as tf# 设置使用指定的 GPU 设备with tf.device("/gpu:0"):    # 构建和训练模型的代码

上述代码将 TensorFlow 模型构建和训练的操作限定在第一块 GPU（设备名称为 “/gpu:0″）上运行。

需要注意的是，GPU 设备的命名方式可能因不同的硬件配置而有所不同，具体可以根据实际的硬件环境和任务需求进行调整。同时，在使用 GPU 进行分布式训练时，还需要考虑如何在多个 worker 之间合理地分配 GPU 资源，以充分利用硬件资源和优化训练性能。可以参考阿里云 PAI 的文档和示例代码进行详细配置和使用。

这个可以通过export CUDA_VISIBLE_DEVICES来指定，此回答整理自钉群“EPL用户交流群”