如何限制 TensorFlow 的 GPU 内存分配？

限制 TensorFlow GPU 内存分配

TensorFlow 的默认行为在启动时分配全部可用 GPU 内存，这在共享计算环境中提出了挑战。当多个用户在同一 GPU 上运行并发训练时，必须防止内存消耗过多。

解决方案：GPU 内存分数

为了解决这个问题，TensorFlow提供指定要分配的 GPU 内存部分的选项。通过在 tf.GPUOptions 对象中设置 per_process_gpu_memory_fraction 字段，您可以限制内存消耗。下面是一个示例：

# 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))

此方法为同一台计算机上所有 GPU 上的当前进程提供了 GPU 内存使用的硬性上限。但请注意，该比例在所有 GPU 上统一应用，并且没有针对每个 GPU 内存分配的选项。

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