Serviceを読んで理解し、同意したものとみなします。スタック・オーバーフローはプログラマーとプログラミングに熱心な人のためのQ&Aサイトです。ToolkitやcuDNNのインストールを行い、GPUを用いてプログラムを実行できていることを確認しました。私のPCには、GPUが2台搭載されており、使用するGPUを指定したいと思っています。tf.device(~):と記述することで、使用するGPUを指定できることは確認しました。~.pyとすることで使用するGPUを制限できるというのを見かけました。ファイルとして認識されていません。票0参考にされた実行方法はLinux環境向けのコマンドですが、あなたが実際に実行しているのは恐らくWindows環境のように見えるので、以下の情報を参考にシステムの環境変数を設定してみてください。CUDA_VISIBLE_DEVICESWindowsの[設定]→[システム]→[バージョン情報]→[システム情報]→[システムの詳細設定]を起動し、[詳細設定]タブの[環境変数]をクリックし、[システム環境変数]の[新規]をクリックし、[変数名]に"CUDA_VISIBLE_DEVICES"、[変数値]に以下のような適当な数値を入力してください。デバイス番号0のみを計算に使用する。デバイス番号1のみを計算に使用する。個の銅バッジ回答ありがとうございます。説明不足ですみません。載せていただいたように、システム環境変数に"CUDA_VISIBLE_DEVICES"を追加し、値を1に設定してみましたが、結果は変わらずです。"%CUDA_VISIBLE_DEVICES%"とすると"1"と表示されたことで確認できました。この状態でpyファイルを実行しても、デフォルトのGPU-0が使用されてしまいました。0:43環境変数の設定を変更した後は、PCを再起動してみてください。1:231勘違いでした!先ほど載せていただいたWebサイトに「CUDA_VISIBLE_DEVICES=1」とした場合は、GPU-1がGPU-0として扱われるとの記述がありました。上手くGPUを変更できているにもかかわらず気づいていなかっただけのようでした。|回答スタック・オーバーフローに参加してくれて、ありがとうございます!質問の回答を共有してください。回答を説明し、自分の検討結果も共有してください。意見を述べること(意見を述べるなら、参照リソース、自分の経験で意見をサポートしてください)さらにサポートが必要な場合このヘルプを参考してください。“回答を投稿”をクリックすることで利用規約、プライバシーポリシー、及びクッキーポリシーに同意したものとみなされます。タグが付いた他の質問を参照するか、自分で質問をする。質問のフィードこのRSSフィードを購読するには、このURLをコピーしてRSSリーダーに貼り付けてください。