如何在共享運算環境中限制 TensorFlow 的 GPU 記憶體分配？

限制共享環境中TensorFlow 的GPU 記憶體分配

當多個使用者共享運算資源時，高效的GPU 記憶體分配至關重要。預設情況下，TensorFlow 會分配所有可用的 GPU 內存，即使對於小型模型也是如此。這可能會阻礙多個用戶的並發訓練。

為了解決這個問題，TensorFlow 提供了一個機制來指定要分配的 GPU 記憶體的比例。這可以透過在 GPUOptions 物件中設定 per_process_gpu_memory_fraction 參數來實現。

import tensorflow as tf

# Allocate 4GB of GPU memory
gpu_options = tf.GPUOptions(per_process_gpu_memory_fraction=0.333)

# Create a session with the specified GPU options
sess = tf.Session(config=tf.ConfigProto(gpu_options=gpu_options))

per_process_gpu_memory_fraction 參數充當 GPU 記憶體使用的硬限制。它統一適用於機器上的所有 GPU。透過指定適當的分數，使用者可以確保並發訓練不會耗盡 GPU 記憶體。這種靈活性提高了資源利用率，並允許在共享環境中進行更有效的培訓。

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