tensorflow设定程序运行时gpu使用率

最新推荐文章于 2023-04-08 08:30:35 发布
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本文介绍了一种在TensorFlow中设置每个进程使用的GPU内存比例的方法，通过这种方式可以避免因为占用过多显存而导致的训练任务无法运行的问题。

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

import tensorflow as tf
from keras.backend.tensorflow_backend import set_session
config.gpu_options.per_process_gpu_memory_fraction=0.3
set_session(tf.Session(config=config))
tensorflow2.0gpu版本 自定义模型提高GPU利用率
klklklbk的博客
06-16 2867
使用tensorflow2.0进行cifar100数据集的图像分类时发现GPU的使用率始终不高，且波动较大，在网上查询资料后尝试从数据处理和使用@tf.function图执行模式入手，其中模型结构使用ResNet18，电脑配置显卡为2070super，CPU为AMD2600。 参考资料：ResNet模型参考：https://blog.csdn.net/abc13526222160/article/details/90057121 数据处理参考：https://tf.wiki/zh_hans/bas...
快手将GPU推理在商业化场景全量落地，机器成本优化超20%
Kwai_tech的博客
11-25 9239
据官方披露，快手日活已超 3 亿，直播日活达 1.7 亿 +，快手之夜单场活动快手官方直播间累计观看总人数就超过 9000 万。随着业务规模的不断扩张，快手商业化进程也随之加速，单场直播最高成交额 12.5 亿，8 月电商订单总量达 5 亿。巨大的商业价值和潜力吸引越来越多的广告主来到快手做营销。为了应对日益激增的营销素材，快手不断提升底层计算能力，率先将 GPU 推理应用到大规模稀疏场景中，在提高机器性能、节约成本的同时，为广告主提供了更加有效的营销效果。 2019 年开始，快手商业化进程开始加快，底层计
TensorFlow GPU优化（1)
weixin_51942493的博客
03-10 891
GPU 加速深度学习，剖析深度神经网络 NVIDIA 一 nvidia-smi 功耗是 GPU 利用率的另一个重要指标。通常，启动的 CUDA 或 Tensor 核心越多，消耗的 GPU 功率越高。 GPU-Util显示利用率 深度学习领域中提高 GPU 利用率最常使用的优化技术—几乎占用所有 GPU 内存的批次大小 二 nvidia-smi dmon 以滚动方式列出更多的 GPU 统计数据 每一个 GPU 都有多个串流多处理器（streaming multiprocessors），执行 CUDA 核心
Tensorflow设置gpu占有率
ANDY
03-24 807
调整gpu_fraction参数大小（最大设置为1.0） def get_session(gpu_fraction=0.5): num_threads = os.environ.get('OMP_NUM_THREADS') gpu_options = tf.GPUOptions(per_process_gpu_memory_fraction=gpu_fraction) ...
电脑有GPU,安装tensorflow-GPU后运行代码，GPU利用率基本为0，而CPU利用流程占满了
Big_SHOe的博客
01-09 2996
注意：若程序刚开始运行以下代码时,结果显示无可用GPU，无其他毛病（如tensorflow版本和cuda,cudnn版本不对应，电脑无可用GPU等）前提下，应将程序关闭重启，之后再运行下面的代码，看结果是否显示可用GPU。 1：进入anoconda prompt，输入以下代码，如果结果是True，表示GPU可用，若为Flase,无GPU可用。 import tensorflow as tf print(tf.test.is_gpu_available()) 2：用如下代码可以查看cpu,gpu配置情况:
解决Tensorflow占用GPU显存问题
12-20
例如，可以设定GPU只使用总显存的一定比例，如10%，这样可以保留大部分显存供其他任务使用。以下是一个示例代码片段： ```python from tensorflow.compat.v1 import ConfigProto from tensorflow.compat.v1 ...
Keras设定GPU使用内存大小方式(Tensorflow backend)
09-16
本文将详细介绍如何在Keras中配置TensorFlow后端来限制GPU使用的内存大小。 首先，我们需要导入必要的库，包括`os`，`tensorflow`以及Keras的`tensorflow_backend`模块： ```python import os import tensorflow ...
tensorflow指定CPU与GPU运算的方法实现
12-20
特别是在处理大型模型或分布式计算时，正确地分配CPU和GPU资源可以显著影响程序的运行效率。本篇文章将详细探讨如何在TensorFlow中指定CPU与GPU进行运算。 1. **指定GPU运算** 当安装了GPU版本的TensorFlow后，它...
pytorch 限制GPU使用效率详解(计算效率)
09-16
然而，PyTorch官方并没有直接提供像TensorFlow那样的工具来直接设定GPU的使用率。在这种情况下，我们可以采用一些变通的策略来达到目的。 一种方法是模拟GPU的休息时间，通过在执行GPU运算之间插入`time.sleep()`...
tensorflow gpu利用率低_TensorFlow 的自动混合精度，可提升在 NVIDIA GPU 上 AI 训练速度...
weixin_39732716的博客
11-25 724
文 /NVIDIA混合精度训练利用半精度来加速训练，在某些情况下，能够获得与使用相同超参数进行单精度训练相同的精度。内存要求也因此降低，从而可以运行更大的模型和进行小批量处理。启用混合精度需要完成两个步骤：移植模型，以在适当的时候使用半精度数据类型；使用损失缩放技术保留小的梯度值。我们为TensorFlow引入自动混合精度功能(现可在1.x中使用，不久后即可在2.x中使用)...
TensorFlow学习- GPU显存占满而利用率（util）很低原因&提高方法
热门推荐
m0_38064529的博客
11-20 2万+
2080的显卡，跑YOLOv3，显存已经满了，显卡利用率却只有7% 百度了一圈，看到几篇比较靠谱的博客，直接贴链接 参考1 TensorFlow如何提高GPU训练效率和利用率 ...
深度学习PyTorch，TensorFlow中GPU利用率较低，CPU利用率很低，且模型训练速度很慢的问题总结与分析
anshiquanshu的专栏
01-18 1万+
在深度学习模型训练过程中，在服务器端或者本地pc端，输入nvidia-smi来观察显卡的GPU内存占用率（Memory-Usage），显卡的GPU利用率（GPU-util），然后采用top来查看CPU的线程数（PID数）和利用率（%CPU）。往往会发现很多问题，比如，GPU内存占用率低，显卡利用率低，CPU百分比低等等。接下来仔细分析这些问题和处理办法。 1. GPU内存占用率问题 这往往是由于模型的大小以及batch size的大小，来影响这个指标。当你发下你的GPU占用率很小的时候...
Tensorflow模型GPU使用率低的问题
YEnh的唐伯虎的博客
10-05 4118
Tensorflow模型GPU使用率低的问题和分析
GPU占显卡很大内存时，设置限制GPU的用量
liumoude6的博客
09-18 1万+
当显卡内存饱满时   指定显卡 1、设置使用GPU的百分比 import tensorflow as tf import keras.backend.tensorflow_backend as KTF #进行配置，使用30%的GPU config = tf.ConfigProto() config.gpu_options.per_process_gpu_memory_fraction ...
实践教程｜GPU 利用率低常见原因分析及优化
CV_Autobot的博客
04-08 4146
作者|小白学视觉 编辑| 极市平台点击下方卡片，关注“自动驾驶之心”公众号ADAS巨卷干货，即可获取点击进入→自动驾驶之心【模型部署】技术交流群导读GPU 利用率低， GPU 资源严重浪费？本文和大家分享一下解决方案，希望能对使用 GPU 的同学有些帮助。一、GPU 利用率的定义本文的 GPU 利用率主要指 GPU 在时间片上的利用率，即通过 nvidia-smi 显示的 GPU-uti...
TensorFlow 设置GPU使用量
Looollipop的博客
03-18 1747
在默认条件下，tensorflow会一次占满左右显存！这对于我们想在同一台机器上跑多个程序不利（后面的程序会报显存不足的错误），可以通过以下方式，设置tensorflow中显存的使用方式 在Python代码中指定GPU import os os.environ["CUDA_DEVICE_ORDER"] = "PCI_BUS_ID" os.environ["CUDA_VISIBLE_DEVICES"...
deepseek 运行时GPU使用为0
最新发布
02-18
### 解决 DeepSeek 运行时 GPU 使用率为 0 的方案 #### 验证 Docker 和 CUDA 安装配置 确保 Docker 已正确安装并支持 GPU 加速功能。可以通过运行 `nvidia-smi` 命令来验证主机上的 NVIDIA 驱动程序和 CUDA 是否正常工作[^1]。 ```bash nvidia-smi ``` #### 删除现有容器并重建镜像 有时现有的 Docker 容器可能存在配置错误或环境变量设置不当的情况，这可能导致 GPU 资源无法被充分利用。建议先停止并移除当前正在使用的 OLLAMA 容器： ```bash docker stop ollama docker rm ollama ``` 接着重新创建一个新的容器实例，并确保在启动命令中加入了必要的参数以启用 GPU 支持: ```bash docker run --gpus all -d --name=ollama ... ``` 此操作有助于排除因旧版本或其他未知因素引起的 GPU 占用率过低问题。 #### 更新驱动与软件包至最新版 保持系统内核、NVIDIA 显卡驱动以及相关库文件处于最新状态对于获得最佳性能至关重要。定期检查官方渠道发布的更新通知，并按照说明完成升级过程[^2]。 #### 修改 PyTorch 或 TensorFlow 设置 针对特定框架（如 PyTorch/TensorFlow），调整其内部参数也可能提高 GPU 利用效率。例如，在 PyTorch 中可通过如下方式指定设备类型为 cuda 并分配更多线程数给计算密集型任务；而在 TensorFlow 下则需注意 batch size 大小的选择及其余超参调优策略。 ```python import torch device = 'cuda' if torch.cuda.is_available() else 'cpu' model.to(device) torch.set_num_threads(8) # 根据实际 CPU 核心数量设定合理值 ``` #### 检查模型输入数据预处理环节 某些情况下，由于 I/O 密集型的数据加载流程未能充分满足训练需求而导致整体吞吐量受限于 CPU 性能而非显存带宽。因此有必要审视整个 pipeline 设计思路，尝试引入多进程读取机制或是借助第三方工具加速磁盘访问速度从而缓解潜在瓶颈所在之处。
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