Tensorflow设置gpu显存使用比例

最新推荐文章于 2023-03-02 15:04:42 发布
最新推荐文章于 2023-03-02 15:04:42 发布
阅读量1.3k 收藏 3
点赞数
CC 4.0 BY-SA版权
文章标签： tensorflow 显存
版权声明：本文为博主原创文章，遵循 CC 4.0 BY-SA 版权协议，转载请附上原文出处链接和本声明。
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
m0_37987687的博客
05-08 6247
由于tensorflow默认抢占服务器所有GPU显存，只允许一个小内存的程序也会占用所有GPU资源。设置方法如下：1.在运行之前先查看GPU的使用情况：$ nvidia-smi2.设置使用固定的gpu目前有0，1，2，3四个GPU，找到空闲的GPU号，可以使用环境变量CUDA_VISIBLE_DEVICES：环境变量的定义格式： CUDA_VISIBLE_DEVICES=1 Only device...
tensorflow中指定GPU及GPU显存设置
热门推荐
妙猪的专栏
08-14 10万+
查看机器上GPU情况 命令： nvidia-smi 功能：显示机器上gpu的情况 命令： nvidia-smi -l 功能：定时更新显示机器上gpu的情况 其中左上侧有0、1、2、3的编号，表示GPU的编号，在后面指定GPU时需要使用这个编号。 在终端执行程序时指定GPU   CUDA_VISIBLE_DEVICES=1   python  your_
tensorflow设定程序运行时gpu使用率
lidichengfo0412的博客
12-04 340
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
weixin_35724999的博客
02-03 630
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
例如，将这一比例设置为 0.4，意味着最多使用 40% 的 GPU 显存： ```python config = tf.ConfigProto() config.gpu_options.per_process_gpu_memory_fraction = 0.4 session = tf.Session(config=config) ``` 在多...
Tensorflow 2.0 GPU显存爆炸打问题及释放内存打方法
楠木大哥技术博客
08-16 9131
GPU 显存爆炸问题 训练过程中及其容易将显存占满，需要限制显存打使用。 import tensorflow as tf gpus = tf.config.experimental.list_physical_devices('GPU') if gpus: tf.config.experimental.set_virtual_device_configuration(gpus[0],[tf.config.experimental.VirtualDeviceConfiguration(memory_l
tensorflow gpu使用情况
xxiaozr的博客
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
TensorFlow的GPU使用相关设置整理
TracelessLe的专栏
11-08 4188
TensorFlow是一个在机器学习和深度学习领域被广泛使用的开源软件库，用于各种感知和语言理解任务的机器学习。默认情况下，TensorFlow 会映射进程可见的所有 GPU（取决于 CUDA_VISIBLE_DEVICES）的几乎全部内存。这是为了减少内存碎片，更有效地利用设备上相对宝贵的 GPU 内存资源。但有时我们不需要这种特性，所以需要想办法避免这种情况。本文简要介绍TensorFlow的GPU使用相关设置。
新版本GPU加速的tensorflow库的配置方法
疯狂学习GIS的博客
03-02 3250
本文介绍在Anaconda环境中，配置可以用GPU运行的Python新版tensorflow库的方法~
Tensorflow2数据集过大，GPU内存不够
darlingqx的博客
10-09 3036
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。
Tensorflow设置显存自适应，显存比例
tsq292978891的博客
12-07 4544
Tensorfow框架下，在模型运行时，设置对显存的占用。 1. 按比例 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(config=config, ...) 2. 自适应 config
Tensorflow：GPU使用几点建议
小花生的博客
09-06 1万+
GPU运行Tensorflow的几点建议： 1.在运行之前先查看GPU的使用情况： 指令：nvidia-smi 备注：查看GPU此时的使用情况 或者 指令：watch nvidia-smi 备注：实时返回GPU使用情况 2.指定GPU训练： 方法一、在python程序中设置： 代码：os.environ[‘CUDA_VISIBLE_DEVICES’] = ‘0’ 备注：使...
tensorflow使用GPU训练时的显存占用问题
sunwuhuang1的博客
12-30 6万+
最近用GoogleNet （inception-v3）做fine-tune训练时，遇到了一个问题。当我选择单个GPU训练时候，服务器中所有的GPU显存都会被占满，如下图所示：     出现以上问题的原因是tensorflow在训练时默认占用所有GPU的显存。     可以通过以下方式解决该问题： 1、在构造tf.Session()时候通过传递tf.GPUOptions作为可选配置参数
【Ubuntu-Tensorflow】GPU设置及显存资源分配
luckynote
08-14 2万+
最近笔者在做GPU显存资源分配的研究，发现在tf中gpu一些实用的方法和接口，共享出来，供大家参考学习，如有问题，欢迎留言讨论。
tensorflow下深度学习报错显存不够的应对措施
浪子寒的策略空间
09-13 2495
简单粗暴 # tensorflow 内存不够的情况 适用于tensorflow 2.x import tensorflow as tf os.environ["CUDA_VISIBLE_DEVICES"] = "0" # 指定显卡 config = tf.compat.v1.ConfigProto(allow_soft_placement=True) # 开启软放置，OP放到CPU上了，为啥源码默认值是7？ config.gpu_options.per_process_gpu_memory_fract
tensorflow-gpu 和cpu使用训练ssd模型感想(显卡内存不足解决办法)
sunrise的博客
08-02 1万+
   ssd 模型对于GPU ,CPU来说都适用，但是通过我的训练de'd得到的一下经验来说，GPU训练时基本不到1秒每步，而cpu在使用avx2的基础上，训练的每步需要将近1分钟，可想而知GPU训练是cpu训练的60倍左右，这将大大提高大家的训练速度。   而且，之前我yong用cpu版本训练时ssd model训练1000步需要花7-8个小时，现在用GPU只需要10分钟就足以，由此可见，对于...
tensorflow-gpu训练报错
最新发布
03-08
<think>好的，我需要帮助用户解决TensorFlow-GPU训练时遇到的错误。首先，用户提供了几个引用链接，我需要结合这些信息来给出解决方案。 首先，用户引用中提到检查GPU是否可用，使用`tf.test.is_gpu_available()`，这应该是第一步。如果返回False，可能需要检查CUDA和cuDNN的版本是否与TensorFlow版本匹配。比如，TensorFlow 2.x通常需要特定版本的CUDA和cuDNN，用户如果安装的是旧版本可能会出现兼容性问题。 其次，用户提到安装TensorFlow-GPU时可能用conda或pip，如果安装过程中有报错，可能需要切换安装方式或者指定正确的版本号。例如，用户如果使用conda安装失败，可以尝试用pip安装，并确保版本一致。 第三个引用是关于加载tensorflow-gpu模块，进入虚拟环境后导入库。如果导入失败，可能环境变量设置有问题，或者没有正确激活虚拟环境。需要检查路径和虚拟环境是否正确配置。 第四个引用提到了内存分配的问题，配置GPU选项如`allow_growth`和`per_process_gpu_memory_fraction`，这有助于解决内存不足或冲突的问题。用户如果在训练时遇到内存错误，可以调整这些参数，限制GPU内存使用量，或者允许动态增长。 第五个引用来自Anaconda和Jupyter notebook的安装指南，可能用户在使用虚拟环境时遇到了问题，需要确认在Jupyter中是否正确选择了对应的kernel。 综合这些信息，我应该分步骤给出解决方案：首先确认GPU可用性，检查安装版本是否正确，配置虚拟环境，调整GPU内存设置，处理常见错误如CUDA库缺失，以及使用工具验证安装。同时，需要生成相关问题，帮助用户进一步排查问题。 在回答时，要使用中文，数学公式用$...$，独立公式用$$...$$，并确保LaTeX正确。最后添加相关问题，比如GPU内存不足的解决方法，如何验证安装，版本兼容性问题等。</think>### TensorFlow-GPU训练错误解决方案 #### 1. **确认GPU是否可用** 首先检查TensorFlow是否能识别到GPU： ```python import tensorflow as tf print(tf.test.is_gpu_available()) # 输出应为True[^1] ``` 如果返回`False`，可能原因包括： - **驱动未安装**：需安装NVIDIA显卡驱动。 - **CUDA/cuDNN版本不兼容**：例如TensorFlow 2.10需CUDA 11.2和cuDNN 8.1[^2]。 - **环境变量未配置**：确保CUDA路径（如`C:\Program Files\NVIDIA GPU Computing Toolkit\CUDA\v11.2\bin`）已添加到系统环境变量。 #### 2. **正确安装TensorFlow-GPU** 使用`conda`或`pip`安装指定版本： ```bash conda install tensorflow-gpu=2.10.0 # 使用conda[^2] # 或 pip install tensorflow-gpu==2.10.0 # 使用pip ``` 若安装失败，尝试清理缓存或指定镜像源： ```bash pip install tensorflow-gpu==2.10.0 -i https://pypi.tuna.tsinghua.edu.cn/simple ``` #### 3. **配置GPU内存分配** 在代码中限制GPU内存使用，避免内存溢出： ```python gpus = tf.config.experimental.list_physical_devices('GPU') if gpus: try: # 设置内存动态增长或固定比例分配 tf.config.experimental.set_memory_growth(gpus[0], True) # 动态增长[^4] # 或 tf.config.experimental.set_virtual_device_configuration( gpus[0], [tf.config.experimental.VirtualDeviceConfiguration(memory_limit=8192)] # 限制为8GB ) except RuntimeError as e: print(e)[^4] ``` #### 4. **处理常见错误** - **`Could not load dynamic library 'cudart64_110.dll'`** **原因**：CUDA版本不匹配。 **解决**：安装与TensorFlow版本对应的CUDA（如TensorFlow 2.10需要CUDA 11.2）。 - **`InternalError: Blas GEMM launch failed`** **原因**：GPU内存不足。 **解决**：减少批量大小（`batch_size`）或启用混合精度训练： ```python tf.keras.mixed_precision.set_global_policy('mixed_float16') # 混合精度[^4] ``` #### 5. **验证安装** 在Jupyter Notebook中运行以下代码： ```python import tensorflow as tf print("GPU可用:", tf.test.is_gpu_available()) print("GPU设备列表:", tf.config.list_physical_devices('GPU')) ``` ---
评论
添加红包

请填写红包祝福语或标题

个

红包个数最小为10个

元

红包金额最低5元

当前余额3.43元 前往充值 >
需支付：10.00元
成就一亿技术人!
领取后你会自动成为博主和红包主的粉丝 规则
hope_wisdom
发出的红包
实付元
使用余额支付
点击重新获取
扫码支付
钱包余额 0

抵扣说明：

1.余额是钱包充值的虚拟货币，按照1:1的比例进行支付金额的抵扣。
2.余额无法直接购买下载，可以购买VIP、付费专栏及课程。

余额充值