如何控制 TensorFlow 的 GPU 内存分配以获得更好的多用户性能？

如何管理 TensorFlow 内存分配以增强 GPU 利用率

TensorFlow 是一个强大的机器学习库，其默认分配的内存经常会带来挑战所有可用的 GPU 内存。这阻碍了多用户环境中的高效资源共享，在多用户环境中，较小的模型可以从单个 GPU 上的并发训练中受益。

为了解决此问题，TensorFlow 提供了一种限制每个进程的内存分配的解决方案。构造 tf.Session 时，您可以在可选配置参数中指定 tf.GPUOptions 对象：

# Assuming 12GB of GPU memory, allocate approximately 4GB:
gpu_options = tf.GPUOptions(per_process_gpu_memory_fraction=0.333)
sess = tf.Session(config=tf.ConfigProto(gpu_options=gpu_options))

per_process_gpu_memory_fraction 参数充当 GPU 内存使用量的上限。通过将分数设置为低于 1，您可以有效限制分配给 TensorFlow 进程的内存，从而允许多个用户同时在同一 GPU 上进行训练。

需要注意的是，该分数统一适用于机器上的所有 GPU ，因此您不能为各个 GPU 指定不同的内存分配。然而，该解决方案为协作 GPU 环境提供了灵活性和高效的内存管理。

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