如何控制 TensorFlow 中共享環境的 GPU 記憶體分配？

在TensorFlow 中管理共享環境的GPU 記憶體分配

使用共享運算資源時，最佳化多個GPU 記憶體利用率至關重要並發訓練任務。預設情況下，TensorFlow 通常會分配全部可用 GPU 內存，這可能會限制資源共享的靈活性和效率。為了解決這個問題，TensorFlow 提供了一個可設定選項來自訂 GPU 記憶體分配。

限制 GPU 內存使用

為了防止 TensorFlow 分配所有 GPU 內存，tf.GPUOptions可以使用配置。透過在 tf.GPUOptions 中設定 per_process_gpu_memory_fraction 參數，使用者可以指定要指派的 GPU 記憶體量的分數限制。

此配置可確保進程使用的內存不會超過指定的分數GPU 內存，允許多個用戶在分配的限制內同時訓練模型。

重要注意：

• 指定的記憶體比例統一應用於機器上的所有 GPU。
• 透過限制 GPU 記憶體分配，可以提高可擴展性並實現並發訓練在共享環境中執行任務，而不犧牲個人訓練速度。

以上是如何控制 TensorFlow 中共享環境的 GPU 記憶體分配？的詳細內容。更多資訊請關注PHP中文網其他相關文章！