Bagaimanakah Saya Boleh Mengawal Peruntukan Memori GPU dalam TensorFlow?

Mengawal Peruntukan Memori GPU dalam TensorFlow

Dalam persekitaran pengiraan yang dikongsi, pengurusan sumber yang berkesan adalah penting. TensorFlow, perpustakaan pembelajaran mesin yang popular, mempunyai kecenderungan untuk memperuntukkan keseluruhan memori GPU yang tersedia semasa pelancaran, walaupun untuk model yang lebih kecil. Ini boleh menghalang latihan serentak oleh berbilang pengguna.

Mengehadkan Peruntukan Memori GPU

Untuk menangani isu ini, TensorFlow menyediakan keupayaan untuk mengehadkan memori GPU yang diperuntukkan oleh proses latihan . Dengan menetapkan sifat per_process_gpu_memory_fraction tf.GPUOptions dalam argumen konfigurasi tf.Session, anda boleh menentukan sebahagian kecil daripada jumlah memori GPU yang akan digunakan.

Sebagai contoh, untuk memperuntukkan lebih kurang 4 GB memori GPU daripada GPU Titan X 12 GB, kod berikut boleh digunakan:

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

Tetapan ini bertindak sebagai sempadan atas, memastikan bahawa jumlah memori GPU yang digunakan tidak melebihi pecahan yang ditentukan. Walau bagaimanapun, ia digunakan secara seragam pada semua GPU pada mesin yang sama dan tidak boleh dilaraskan secara individu untuk setiap GPU.

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