如何控制 TensorFlow 的 GPU 記憶體分配以獲得更好的多用戶效能？

如何管理TensorFlow 記憶體分配以增強GPU 使用率

TensorFlow 是一個強大的機器學習庫，其預設分配的記憶體經常會帶來挑戰所有可用的GPU 記憶體。這阻礙了多用戶環境中的高效資源共享，在多用戶環境中，較小的模型可以從單一 GPU 上的並發訓練中受益。

為了解決這個問題，TensorFlow 提供了一個限制每個進程的記憶體分配的解決方案。建構 tf.Session 時，您可以在可選組態參數中指定 tf.GPUOptions 物件：

# 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 參數充當 GPU 記憶體使用量的上限。透過將分數設為低於 1，您可以有效限制分配給 TensorFlow 進程的內存，從而允許多個使用者同時在同一 GPU 上進行訓練。

需要注意的是，該分數統一適用於機器上的所有 GPU ，因此您不能為各個 GPU 指定不同的記憶體分配。然而，該解決方案為協作 GPU 環境提供了靈活性和高效的記憶體管理。

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