Tensorflow设置gpu显存使用比例

最新推荐文章于 2024-10-02 22:59:01 发布
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文章标签： tensorflow 显存
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本文链接：https://blog.youkuaiyun.com/libing101007/article/details/83274277
本文介绍如何在TensorFlow程序中限制GPU显存使用，通过配置会话参数，可以指定GPU显存使用的具体比例，避免程序占用全部显存资源。

摘要生成于 C知道 ，由 DeepSeek-R1 满血版支持， 前往体验 >

一般情况下，tf程序运行时会占用gpu所有显存。可以通过会话设置，使得代码只是用gpu一定比例的显存：
config = tf.ConfigProto()
congfig.gpu_options.per_process_gpu_memory_fraction = 0.4
sess = tf.Session(config =config )

[tensorflow]查看GPU利用率
weixin_44560088的博客
06-02 897
新装了T4的显卡，在任务管理器里看不到GPU占用率。只能cd到NVSMI文件夹下，用nvidia-smi.exe查看GPU利用率。吐槽一下T4卡，又贵又没有风扇，功率虽然75W但是散热一点不低，服务器风扇一下嗡到16000r。因此只能在管理口，限制风扇负载来降噪了。
tensorflow设置gpu及gpu显存使用
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05-08 6247
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import tensorflow as tf from keras.backend.tensorflow_backend import set_session config = tf.ConfigProto() config.gpu_options.per_process_gpu_memory_fraction=0.1 set_session(tf.Session(config=config)...
tensorflow 设置gpu_tensorflow设置最大GPU显存占比
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02-03 631
前言最近跑模型用服务器用的十分频繁，没注意把GPU显存全占完了，结果师兄的项目跑不起来了。愧对师兄，于是刚刚调整了一下tensorflow GPU训练显存的占比。贴一下方法，以后能用上。方法使用GPU加速训练时，tensorflow会默认申请分配所有的GPU资源，这就会导致同样使用显存的项目互相冲突跑不起来，所以可以做如下配置。其实我发现跑模型GPU占用70%的速度和100% emmmmm貌似真的...
解决Tensorflow占用GPU显存问题
12-20
在使用TensorFlow进行深度学习模型训练时，遇到GPU显存管理问题是非常常见的。尤其是在将PyTorch模型转换为TensorFlow模型后，可能会发现TensorFlow会默认占用所有可用的GPU显存，即使模型本身并未完全利用这些资源...
Tensorflow设置显存自适应,显存比例的操作
09-18
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楠木大哥技术博客
08-16 9131
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tensorflow gpu使用情况
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06-26 4441
tensorflow 默认使用所有gpu的所有显存，只是运行一个小程序，也会占用所有的gpu资源。nvidia-smi -l #实时返回gpu的使用情况四个gpu分别为0,1,2,3 可以使用cuda命令进行gpu的选择： CUDA_VISIBLE_DEVICES=1 ,只使用gpu 1 CUDA_VISIBLE_DEVICES=0，1 使用gpu 0 和 1 在使用tensorflow的时候
TensorFlow训练时合理安排GPU利用率
宇哥科研之路小记录
04-06 1441
gpus = tf.config.experimental.list_physical_devices(device_type='GPU') for gpu in gpus: tf.config.experimental.set_memory_growth(gpu, True) 将其插入训练文件中，例如下图
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由于个人花费不少时间，不断尝试，在全网几乎没有成功配置老版本Tensorflow-gpu1.8.0的情况下，最终还是让我找到了一种可行的且被验证的tensorflow-gpu配置方法，便记录与大家分享。！！
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