Bagaimanakah Saya Boleh Hadkan Peruntukan Memori GPU TensorFlow?

Menghadkan Peruntukan Memori GPU TensorFlow

Gelagat lalai TensorFlow memperuntukkan keseluruhan memori GPU yang tersedia semasa pelancaran, memberikan cabaran dalam persekitaran pengiraan dikongsi. Apabila menjalankan latihan serentak pada GPU yang sama dengan berbilang pengguna, adalah penting untuk mengelakkan penggunaan memori yang berlebihan.

Penyelesaian: Pecahan Memori GPU

Untuk menangani isu ini, TensorFlow menyediakan pilihan untuk menentukan sebahagian kecil daripada memori GPU untuk diperuntukkan. Dengan menetapkan medan per_process_gpu_memory_fraction dalam objek tf.GPUOptions, anda boleh mengehadkan penggunaan memori. Berikut ialah contoh:

# Restrict memory allocation to 4GB on a 12GB GPU
gpu_options = tf.GPUOptions(per_process_gpu_memory_fraction=0.333)

# Create a session with the GPU options
sess = tf.Session(config=tf.ConfigProto(gpu_options=gpu_options))

Pendekatan ini memberikan batas atas keras pada penggunaan memori GPU untuk proses semasa pada semua GPU pada mesin yang sama. Walau bagaimanapun, ambil perhatian bahawa pecahan ini digunakan secara seragam merentas semua GPU dan tiada pilihan untuk peruntukan memori per-GPU.

Atas ialah kandungan terperinci Bagaimanakah Saya Boleh Hadkan Peruntukan Memori GPU TensorFlow?. Untuk maklumat lanjut, sila ikut artikel berkaitan lain di laman web China PHP!