TensorFlow 顯存使用機制詳解
默認情況下，TensorFlow 會映射進程可見的所有 GPU 的幾乎所有 GPU 內(nèi)存（取決于 CUDA_VISIBLE_DEVICES）。通過減少內(nèi)存碎片，可以更有效地使用設(shè)備上相對寶貴的 GPU 內(nèi)存資源。
在某些情況下，最理想的是進程只分配可用內(nèi)存的一個子集，或者僅根據(jù)進程需要增加內(nèi)存使用量。 TensorFlow 在 Session 上提供兩個 Config 選項來進行控制。
(1) : 自主申請所用的內(nèi)存空間
第一個是 allow_growth 選項，它試圖根據(jù)運行時的需要來分配 GPU 內(nèi)存：它剛開始分配很少的內(nèi)存，隨著 Session 開始運行并需要更多 GPU 內(nèi)存，我們會擴展 TensorFlow 進程所需的 GPU 內(nèi)存區(qū)域。請注意，我們不會釋放內(nèi)存，因為這可能導(dǎo)致出現(xiàn)更嚴重的內(nèi)存碎片情況。要開啟此選項，請通過以下方式在 ConfigProto 中設(shè)置選項：
config = tf.ConfigProto() config.gpu_options.allow_growth = True session = tf.Session(config=config, ...)
(2) 規(guī)定 可用最大內(nèi)存占單個GPU的總內(nèi)存比例
第二個是 per_process_gpu_memory_fraction 選項，它可以決定每個可見 GPU 應(yīng)分配到的內(nèi)存占總內(nèi)存量的比例。例如，您可以通過以下方式指定 TensorFlow 僅分配每個 GPU 總內(nèi)存的 40%：
config = tf.ConfigProto() config.gpu_options.per_process_gpu_memory_fraction = 0.4 session = tf.Session(config=config, ...)
如要真正限制 TensorFlow 進程可使用的 GPU 內(nèi)存量，這非常實用。
以上這篇TensorFlow 顯存使用機制詳解就是小編分享給大家的全部內(nèi)容了，希望能給大家一個參考，也希望大家多多支持腳本之家。
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