TensorFlow で GPU メモリ割り当てを制御するにはどうすればよいですか?

TensorFlow での GPU メモリ割り当ての調整

共有コンピューティング環境では、効果的なリソース管理が重要です。人気の機械学習ライブラリである TensorFlow は、小規模なモデルであっても、起動時に利用可能な GPU メモリ全体を割り当てる傾向があります。これにより、複数のユーザーによる同時トレーニングが妨げられる可能性があります。

GPU メモリ割り当ての制限

この問題に対処するために、TensorFlow はトレーニング プロセスによって割り当てられる GPU メモリを制限する機能を提供します。 。 tf.Session の config 引数内で tf.GPUOptions の per_process_gpu_memory_fraction プロパティを設定することで、使用する合計 GPU メモリの一部を指定できます。

たとえば、約 4 GB の GPU メモリを割り当てるには12 GB Titan X GPU からは、次のコードを使用できます:

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

これこの設定は上限として機能し、使用される GPU メモリの量が指定された割合を超えないようにします。ただし、これは同じマシン上のすべての GPU に均一に適用され、GPU ごとに個別に調整することはできません。

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