【TensorFlow】【显存控制参数】

最新推荐文章于 2024-07-17 21:20:07 发布
原创 最新推荐文章于 2024-07-17 21:20:07 发布 · 362 阅读 · 0 ·
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本文深入探讨了人工智能算法标注工程师的工作流程，强调了精确性和效率的重要性。通过实例讲解，帮助读者理解如何有效标注数据，提升机器学习模型的性能。

参考文章：https://www.cnblogs.com/darkknightzh/p/6591923.html#_lab2_2_1

高效管理 TensorFlow 2 GPU 显存的实用指南
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07-04 1986
在使用 TensorFlow 2 进行训练或预测时，合理管理 GPU 显存至关重要。未能有效管理和释放 GPU 显存可能导致显存泄漏，进而影响后续的计算任务。在这篇文章中，我们将探讨几种方法来有效释放 GPU 显存，包括常规方法和强制终止任务时的处理方法。在使用 TensorFlow 2 进行训练或预测时，合理管理和释放 GPU 显存至关重要。通过重置默认图、限制显存使用、手动释放显存以及使用with语句管理上下文，可以有效地避免显存泄漏问题。在需要强制终止任务时，使用模块和os。
tensorflow 限制显存大小的实现
12-20
Python在用GPU跑模型的时候最好开多进程，因为很明显这种任务就是计算密集型的。 用进程池好管理，但是tensorflow默认情况会最大占用显存，尽管该任务并不需要这么多，因此我们可以设置显存的按需获取，这样程序就不会死掉了。 1. 按比例预留： tf_config = tensorflow.ConfigProto() tf_config.gpu_options.per_process_gpu_memory_fraction = 0.5 # 分配50% session = tensorflow.Session(config=tf_config) 2. 或者干脆自适应然后自动增长： t
解决Tensorflow占用GPU显存问题
09-18
今天小编就为大家分享一篇解决Tensorflow占用GPU显存问题，具有很好的参考价值，希望对大家有所帮助。一起跟随小编过来看看吧
python 设置使用独立显卡_限制TensorFlow显存使用量
weixin_39580041的博客
11-21 966
问题是这样的：比如我使用一块英伟达的P40，每张卡都是24GB的显存，但是我的程序只需要使用4G，深度学习框架是TensorFlow，那么我怎么限制这个显存的使用量呢？一、手动设置使用比例众所周知，TensorFlow是不会设定显存大小的，比如程序4G显存也能跑起来，但是TensorFlow就是会把P40的24GB全部用光，这显然是很蛋疼的，所以一般会通过手动设置GPU使用比例，参考https:/...
tensorflow GPU显存控制
silent56_th的博客
11-06 2036
参考资料：https://www.tensorflow.org/tutorials/using_gpu 文中提到了两个控制方法：设置使用显存的百分比，以及设置逐渐增加使用的GPU显存。 关于第一种方法，可以参考Keras指定使用GPU、Keras设定GPU使用内存大小(Tensorflow backend)。 这里翻译第二种方法，代码如下：config = tf.ConfigProto() c
TensorFlow 显存使用机制详解
09-18
通过调整`allow_growth`和`per_process_gpu_memory_fraction`这两个配置参数，我们可以更好地控制GPU显存的分配，实现更精细化的资源管理，同时确保模型训练的顺利进行。在实际应用中，应根据项目的规模、GPU资源的...
利用tensorflow时gpu显存、利用率等的查看且预估
Scarlett_ma的博客
03-05 5433
深度学习中 GPU 和显存分析 浅谈深度学习:如何计算模型以及中间变量的显存占用大小 使用Tensorflow或Keras时对GPU内存限制 tensorflow 多GPU编程 完全指南 tensorflow显存不够使用如何解决（windows系统） ...
TensorFlow:显卡的指定和显存的控制
你悄悄的来到了我的博客
06-28 520
https://blog.youkuaiyun.com/m0_37041325/article/details/77488981
tensorflowGPU显存占用
不正经的码狗
07-17 633
tf
tensorflow中显存分配
weixin_44738399的博客
03-21 725
【代码】【无标题】
tensorflow 如何限制显存大小
acg6962的博客
11-14 1612
　　Python在用GPU跑模型的时候最好开多进程，因为很明显这种任务就是计算密集型的。 　　用进程池好管理，但是tensorflow默认情况会最大占用显存，尽管该任务并不需要这么多，因此我们可以设置显存的按需获取，这样程序就不会死掉了。 1. 按比例预留： tf_config = tensorflow.ConfigProto() tf_config.gpu_opti...
tensorflow 显存 训练_TensorFlow训练模型,指定GPU训练,设置显存,查看gpu占用
weixin_39641697的博客
01-17 216
1 linux查看当前服务器GPU占用情况:nvidia-smi周期性输出GPU使用情况: (如设置每3s显示一次GPU使用情况)watch -n 3 nvidia-smi效果如下: 2指定GPU训练,使用CUDA_VISIBLE_DEVICES来指定如果要指定第2块GPU训练,可以在python代码中如下指定:import osos.environ['CUDA_VISIBLE_DEVICES...
TensorFlow训练模型,指定GPU训练,设置显存,查看gpu占用
ch的专栏
02-28 8579
1 linux查看当前服务器GPU占用情况:nvidia-smi  周期性输出GPU使用情况: (如设置每3s显示一次GPU使用情况) watch -n 3 nvidia-smi   效果如下:    2  指定GPU训练,使用CUDA_VISIBLE_DEVICES来指定    如果要指定第2块GPU训练,可以在python代码中如下指定:import os os.environ['CUDA...
对Tensorflow限制内存配置方式
u010483897的博客
01-04 656
对Tensorflow限制内存配置方式
深度学习 | TensorFlow 2.x 和 1.x 限制显存（超详细）
HinGwenWoong的博客
11-30 7924
深度学习 | TensorFlow 2.x 和 1.x 限制显存（超详细）部署深度学习服务的时候，往往不是让其吃满一整张卡，而且有时候会出现致命的 OOM （Out of Memory）错误，这就需要适当限制下显存，下面介绍下如何使用代码限制显存。
Tensorflow1.x及2.0指定显卡、自适应显存
hesongzefairy的博客
05-12 1071
用tensorflow的同学肯定都知道，只要tf的程序运行起来就会默认占满显存，但实际上有些代码使用的数据量远远不需要使用全部显存，这样就造成了浪费，我们可以在代码前加上一些控制语句，使程序占用的显存智能一些。 对于Tensorflow1.x版本 # 按比例配置显存 config = tf.ConfigProto() config.gpu_options.per_process_gpu_memory_fraction = 0.4 # 根据自己的需求确定 session = tf.Session(con
TensorFlow查看GPU信息
热门推荐
VictorZhang
11-07 5万+
查看是否有GPU import tensorflow as tf gpu_device_name = tf.test.gpu_device_name() print(gpu_device_name) 输出 /device:GPU:0 GPU是否可用 # 返回True或者False tf.test.is_gpu_available() from tensorflow.python.clien...
Tensorflow2数据集过大，GPU内存不够
darlingqx的博客
10-09 3093
在我们平时使用tensorflow训练模型时，有时候可能因为数据集太大(比如VOC数据集等等)导致GPU内存不够导致终止，可以自制一个数据生成器来解决此问题。方法就是将数据集图片的路径保存到一个列表之中，然后使用while循环在训练时进行不断读取，，我在训练时出现了这样的问题，这是我的猜测。
could not create cudnn handle: CUDNN_STATUS_NOT_INITIALIZED
ghy_111的博客
01-30 1万+
训练、测试Tensorflow、Keras代码时，出现could not create cudnn handle: CUDNN_STATUS_NOT_INITIALIZED、error retrieving driver version: Unimplemented: kernel reported driver version not implemented on Windows、could n...
tensorflow显存
最新发布
03-25
TensorFlow 提供了灵活的方式来管理和控制 GPU 的显存分配，这对于优化性能以及在多任务环境中运行模型尤为重要。以下是关于 TensorFlow 显存管理的主要方法及其具体实现。 #### 1. 动态显存增长 (Dynamic Memory ...
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