tensorflow内存问题

MakeStart

于 2018-09-07 07:28:50 发布

阅读量2.2k

点赞数

分类专栏： AI学习笔记文章标签： tensorflow

本文链接：https://blog.youkuaiyun.com/atzhangzt/article/details/82490592

版权

12 篇文章

订阅专栏

tensorflow在训练时默认占用所有GPU的显存，提示内存已满！

1. 动态分配内存
当allow_growth设置为True时，分配器将不会指定所有的GPU内存，而是根据需求增长

config = tf.ConfigProto()  
config.gpu_options.allow_growth=True  
sess = tf.Session(config=config)

2. 设置GPU内存使用率
显式地指定需要分配的显存比例，假如有12GB的显存并使用其中的4GB:如下所示：

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

3、在执行训练脚本前使用：
来限制可见的GPU数目

export CUDA_VISIBLE_DEVICES=1