如何控制 TensorFlow 中的 GPU 記憶體分配？

調節 TensorFlow 中的 GPU 記憶體分配

在共享運算環境中，有效的資源管理至關重要。 TensorFlow 是一種流行的機器學習庫，它傾向於在啟動時分配整個可用的 GPU 內存，即使對於較小的模型也是如此。這可能會阻礙多個用戶同時訓練。

限制 GPU 記憶體分配

為了解決此問題，TensorFlow 提供了限制訓練過程分配的 GPU 記憶體的功能。透過在 tf.Session 的 config 參數中設定 tf.GPUOptions 的 per_process_gpu_memory_fraction 屬性，您可以指定要使用的總 GPU 記憶體的一部分。

例如，要分配大約4 GB 的GPU 記憶體對於12 GB Titan X GPU，可以使用以下程式碼：

gpu_options = tf.GPUOptions(per_process_gpu_memory_fraction=0.333)
sess = tf.Session(config=tf.ConfigProto(gpu_options=gpu_options))

此設定充當上限，確保使用的GPU 記憶體量不超過指定的分數。但是，它統一適用於同一台機器上的所有 GPU，並且無法針對每個 GPU 單獨進行調整。

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