【Tensorflow】设置显存自适应，显存比例

最新推荐文章于 2022-09-23 20:49:35 发布
转载 最新推荐文章于 2022-09-23 20:49:35 发布 · 214 阅读 · 0
文章标签：

#python

本文介绍了如何通过配置TensorFlow会话来优化GPU内存使用。提供了两种方法：一是按比例分配GPU内存，二是允许GPU内存按需增长。

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

用惯了theano.再用tensoflow发现一运行显存就满载了，吓得我吃了一个苹果。 
用天朝搜索引擎毛都搜不到，于是FQ找了下问题的解决方法，原来有两种 

 按比例

config = tf.ConfigProto()
config.gpu_options.per_process_gpu_memory_fraction = 0.4
session = tf.Session(config=config, ...)

按需求增长(theano那种)

config = tf.ConfigProto()
config.gpu_options.allow_growth = True
session = tf.Session(config=config, ...)
SimminonGarcia
关注
Tensorflow设置显存自适应，显存比例
tsq292978891的博客
12-07 4551
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
keras系列︱keras是如何指定显卡且限制显存用量（GPU/CPU使用）
素质云笔记
07-21 4万+
keras在使用GPU的时候有个特点，就是默认全部占满显存。 若单核GPU也无所谓，若是服务器GPU较多，性能较好，全部占满就太浪费了。 于是乎有以下三种情况： - 1、指定GPU - 2、使用固定显存的GPU - 3、指定GPU + 固定显存 一、固定显存的GPU 本节来源于：深度学习theano/tensorflow多显卡多人使用问题集（参见：Limit the resour...
Keras/Tensorflow(1.13) 加载模型后占用高显存解决
DongHappyyy
09-23 1955
Keras/Tensorflow(1.13) 加载模型后占用高显存解决
Tensorflow与Keras自适应使用显存
一呆飞仙的博客
12-26 8895
Tensorflow支持基于cuda内核与cudnn的GPU加速，Keras出现较晚，为Tensorflow的高层框架，由于Keras使用的方便性与很好的延展性，之后更是作为Tensorflow的官方指定第三方支持开源框架。但两者在使用GPU时都有一个特点，就是默认为全占满模式。在训练的情况下，特别是分步训练时会导致显存溢出，导致程序崩溃。可以使用自适应配置来调整显存的使用情况。 一、Ten...
Tensorflow设置显存自适应,显存比例的操作
09-18
以上就是关于 TensorFlow 中显存自适应和显存比例设置的详细说明。通过灵活地调整这些参数，我们可以更有效地利用 GPU 资源，同时避免因为显存不足而引发的问题。在实践中，建议根据模型的规模和计算需求进行调整，...
Tensorflow与Keras自适应使用显存方式
09-16
总结来说，无论是Tensorflow还是Keras，都可以通过设置环境变量、配置GPUOptions或修改后端Session来实现显存的自适应分配，从而更高效地利用GPU资源。在实际应用中，应根据模型的大小和计算需求灵活调整这些设置，...
TensorFlow限制占用显存比例以及实现占用显存自增长
想写就写咯
04-26 3317
当实验室的服务器紧张，一张卡要几个人用时，就得预留显存给别人了，如果默认模式，TensorFlow会占用所有的freememory，这就不友好了。除此之外，如果指定显存自增长，也方便你知道自己的程序需要多大的显存。 tf_config = tf.ConfigProto() tf_config.gpu_options.per_process_gpu_memory_fraction = 0.5 #...
TensorFlow使用显存的设置
hhy_csdn的博客
05-05 2061
TensorFlow默认情况下训练会占用全部显存。 可以设置参数来修改显存使用情况。 设置使用显存比例 在构造tf.Session()时候通过传递tf.GPUOptions作为可选配置参数的一部分来显式地指定需要分配的显存比例，如下所示： 假如有12GB的显存并使用其中的4GB: gpu_options = tf.GPUOptions(per_process_gpu_memory...
tensorflow2.0显存自适应分配
一只小菜鸟的博客
11-06 6131
gpu按需使用 gpus = tf.config.experimental.list_physical_devices(device_type='GPU') for gpu in gpus: tf.config.experimental.set_memory_growth(gpu, True)
tensorflow设置显存自适应和显存比例.
threadroc的专栏
02-03 1546
转自:http://blog.youkuaiyun.com/cq361106306/article/details/52950081 用惯了theano.再用tensoflow发现一运行显存就满载了，吓得我吃了一个苹果。  用天朝搜索引擎毛都搜不到，于是翻墙找了下问题的解决方法，原来有两种  1. 按比例 config = tf.ConfigProto() config.gpu_options.per
解决tensorflow2.2把GPU显存占满的问题
爱听许嵩歌的博客
05-21 6638
安装了tensorflow-gpu后，运行程序默认是把GPU的内存全部占满的，有时我们不想全部占满，可以这样操作。 解决代码： import tensorflow as tf import os os.environ['CUDA_VISIBLE_DEVICES']="0" # GPU的编号 config=tf.compat.v1.ConfigProto() config.gpu_options.visible_device_list = '0' # GPU的编号 config.gpu_options.
Tensorflow1.x及2.0指定显卡、自适应显存
hesongzefairy的博客
05-12 1048
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
os.environ["CUDA_DEVICE_ORDER"] = "PCI_BUS_ID" os.environ["CUDA_VISIBLE_DEVICES"] = "0"
James_J的博客
10-26 4万+
os.environ[“CUDA_DEVICE_ORDER”] = “PCI_BUS_ID” # 按照PCI_BUS_ID顺序从0开始排列GPU设备  os.environ[“CUDA_VISIBLE_DEVICES”] = “0” #设置当前使用的GPU设备仅为0号设备  设备名称为'/gpu:0' os.environ[“CUDA_VISIBLE_DEVICES”] = “1” #设置当前...
Tensorflow占用GPU显存问题
xiaoxifei的专栏
11-22 7484
我使用Pytorch进行模型训练时发现真正模型本身对于显存的占用并不明显，但是对应的转换为tensorflow后（权重也进行了转换），发现Python-tensorflow在使用时默认吃掉所有显存，并且不手动终结程序的话显存并不释放（我有两个序贯的模型，前面一个跑完后并不释放占用显存）（https://github.com/tensorflow/tensorflow/issues/1727），这一...
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入门（二）---tensorflow显存管理
leibaojiangjun1的博客
12-15 1万+
在运行Tensorflow上面的blog的小程序的时候程序我们会遇到一个问题，当然这个问题不影响我们实际的结果计算，但是会给同样使用这台计算机的人带来麻烦，程序会自动调用所有能调用到的资源，并且全占满，在自己的PC上没问题，但是在服务器上，问题就很大，因为一旦你运行程序，占满显存别人就不能再用了，解决方法是我们通常是给程序运行指定一块GPU，然后限制其使用比例： import tensorflo
tensorflow显存不够使用如何解决（windows系统）
zhuimengshaonian66的博客
07-31 2万+
本人在跑完训练部分，然后开始跑测试部分出现了以下问题，这个问题困扰了一上午 查看下显卡发现果然几乎用完了，具体查看步骤请参考：https://blog.youkuaiyun.com/zhuimengshaonian66/article/details/81286206 其实之前也出现过一次这种问题，忘记怎么解决了，好像是重启，不建议大家去试，因为下面有完美解决这个问题的办法 我是在 main...
tensorflow和tensorflow2.0控制显存
知行_那片天
11-05 6722
这里写自定义目录标题tensorflow和tensorflow2.0控制显存 tensorflow和tensorflow2.0控制显存 下面的方法可以控制tensorflow或keras实现显存自适应。 if tf.__version__.startswith('1.'): # tensorflow 1 config = tf.ConfigProto() # allow_soft_pl...
dataset_enlarge_ratio设置过大爆显存
最新发布
08-21
<think>首先，用户的问题是关于避免显存溢出的，具体是调整dataset_enlarge_ratio参数。用户说：“我想调整dataset_enlarge_ratio参数避免显存溢出 请问dataset_enlarge_ratio 设置过大导致显存溢出 如何调整避免爆显存” 从引用中，我有一些参考： - 引用[1]：提到内存碎片和内存压力，但这是关于Redis的内存碎片，可能不直接相关。 - 引用[2]：描述了一个TensorFlow问题，其中batch_size不变，但数据量更大导致OOM。原因是数据形状不正确，导致显存溢出。解决方案是调整数据形状，而不是改变数据量大小。 用户提到的dataset_enlarge_ratio可能是一个自定义参数，用于放大数据集的大小。设置过大会导致显存溢出，因为处理的数据量增加了。 关键点是避免爆显存： 1. **理解原因**：当dataset_enlarge_ratio设置过大时，它可能增加了每个batch的数据量，从而增加了显存使用。 2. **调整策略**： - **减少batch_size**：如果可能，减少batch_size可以降低显存需求。 - **优化数据加载**：确保数据加载高效，避免不必要的内存复制。 - **使用内存优化技术**：如梯度累积、混合精度训练等。 - **监控显存使用**：使用工具如nvidia-smi监控显存使用情况。 3. **具体到用户参数**：既然dataset_enlarge_ratio是放大因子，用户应该降低这个值，或者调整其他参数来补偿。 用户说“调整dataset_enlarge_ratio参数避免显存溢出”，但设置过大会导致问题，所以需要降低这个值或结合其他方法。 结构化回答： - 解释问题：为什么dataset_enlarge_ratio过大会导致显存溢出。 - 给出调整建议：如何调整参数来避免。 - 提供优化技巧：一般性的避免显存溢出的方法。 - 生成相关问题：作为系统指令的一部分。 系统指令： - 使用$...$格式行内数学表达式，如$batch\_size$。 - 独立公式用$$...$$。 - 中文回答。 - 生成相关问题。 - 在引用末尾添加引用标识，如[^1]。 引用参考： - 引用[1]是关于内存碎片，可能不直接适用。 - 引用[2]强调了batch_size导致OOM，而数据量大小不会直接导致，如果形状正确。但用户的情况是dataset_enlarge_ratio放大数据量，可能导致batch数据量增加。 在引用[2]中，它说“bs大小可能会造成显存溢出(OOM)，而使用的数据量(data size)大小不会”，意思是batch_size是关键，而不是数据量大小本身。但在这里，dataset_enlarge_ratio可能间接增加batch_size或每个样本的大小。 用户可能在使用某种框架，dataset_enlarge_ratio可能是自定义的放大因子，用于增加训练数据的大小。 回答步骤： 1. **确认问题**：解释dataset_enlarge_ratio过大会增加显存使用。 2. **建议调整**：降低dataset_enlarge_ratio值；或减少batch_size；或使用其他优化。 3. **优化方法**：列出避免显存溢出的通用技巧。 4. **生成相关问题**：基于主题。 相关问题示例： 1. 如何监控显存使用情况？ 2. 有哪些常见的显存优化技术？ 3. dataset_enlarge_ratio的最佳设置是什么？ 确保回答真实可靠。</think>### 避免因`dataset_enlarge_ratio`设置过大导致的显存溢出问题 在深度学习训练中，`dataset_enlarge_ratio`参数用于放大数据集（例如，通过数据增强或复制样本），但设置过大会显著增加显存需求，因为每个batch处理的数据量增大。根据引用[2]，显存溢出（OOM）主要受batch_size和输入数据形状影响，而非数据量本身[^2]。然而，`dataset_enlarge_ratio`间接影响这些因素：放大数据集可能使batch内样本尺寸变大或batch计算量增加，导致显存峰值超过GPU容量。下面我将逐步解释原因、调整策略和优化方法，帮助您避免爆显存。 #### 1. **问题原因分析** - **显存需求计算**：显存使用量大致与batch_size和样本尺寸成正比。公式可表示为： $$ \text{显存需求} \approx \text{batch\_size} \times \text{样本尺寸} \times \text{模型复杂度系数} $$ 其中，`dataset_enlarge_ratio`放大数据集时，如果样本尺寸（如分辨率或序列长度）增大，或batch_size未相应调整，显存需求会剧增。 - **关键因素**：引用[2]证明，batch_size（$bs$）是OOM的主因，而数据量大小（如样本数量）不直接导致OOM[^2]。但当`dataset_enlarge_ratio`过高时： - 样本尺寸可能被放大（例如，图像分辨率从$224 \times 224$增至$512 \times 512$）。 - 如果batch_size未减小，每个batch的显存占用会线性增加。 - **潜在风险**：内存碎片（如引用[1]所述）可能加剧问题，但GPU显存管理更敏感于连续大块请求[^1]。 #### 2. **调整策略：避免`dataset_enlarge_ratio`过大引发OOM** 核心思路是**平衡数据放大与显存限制**。优先降低`dataset_enlarge_ratio`，再结合其他参数优化： - **直接调整`dataset_enlarge_ratio`**： - **降低值**：将`dataset_enlarge_ratio`从过高值（如>1.5）逐步下调至安全范围（如1.0~1.2）。例如，如果当前设置为2.0导致OOM，尝试设为1.5并测试显存占用。 - **动态调整**：在训练代码中实现自适应缩放，例如监控显存使用率（通过`nvidia-smi`），当显存占用超过80%时自动减小比例。 - **代码示例**（Python伪代码）： ```python import torch from gpustat import GPUStat # 安装: pip install gpustat dataset_enlarge_ratio = 1.5 # 初始值 safe_threshold = 0.8 # 显存安全阈值(80%) while True: gpu = GPUStat.new_query() gpu_usage = gpu.memory_used / gpu.memory_total if gpu_usage > safe_threshold: dataset_enlarge_ratio = max(1.0, dataset_enlarge_ratio - 0.1) # 最低1.0 print(f"调整dataset_enlarge_ratio至 {dataset_enlarge_ratio}") # 加载放大后的数据集并训练 enlarged_data = original_data * dataset_enlarge_ratio train_model(enlarged_data) ``` - **间接参数优化**（如果必须保持高放大比例）： - **减小batch_size**：这是最有效的方法。根据引用[2]，batch_size是OOM的主因[^2]。将batch_size减半通常能显著降低显存需求。公式关系：$ \text{新batch\_size} = \frac{\text{原batch\_size}}{\text{dataset\_enlarge\_ratio}} $。 - **优化数据形状**：确保输入数据形状一致（如引用[2]中通过`tensor.permute()`纠正形状），避免因尺寸错误导致显存浪费[^2]。 - **梯度累积（Gradient Accumulation）**：如果无法减小batch_size，通过累积多个小batch的梯度再更新权重，模拟大batch效果。例如： ```python accumulation_steps = 4 # 累积步数 optimizer.zero_grad() for i, data in enumerate(dataloader): outputs = model(data) loss = criterion(outputs) loss.backward() if (i+1) % accumulation_steps == 0: optimizer.step() optimizer.zero_grad() ``` #### 3. **通用显存优化技巧** 结合硬件和训练框架（如TensorFlow/PyTorch），进一步降低风险： - **混合精度训练**：使用FP16代替FP32，减少显存占用约50%。例如在PyTorch中： ```python from torch.cuda.amp import autocast, GradScaler scaler = GradScaler() with autocast(): outputs = model(inputs) loss = criterion(outputs) scaler.scale(loss).backward() scaler.step(optimizer) scaler.update() ``` - **数据加载优化**： - 使用`Dataloader`的`pin_memory=True`（PyTorch）或`tf.data`的`prefetch`（TensorFlow），减少CPU-GPU传输瓶颈。 - 压缩数据集：如将图像转为JPEG格式或降低分辨率。 - **模型简化**： - 减小模型规模（如层数或通道数）。 - 使用checkpointing（激活重计算），在反向传播时重新计算中间激活值，节省显存但增加计算时间。 - **监控工具**： - 实时监控：`nvidia-smi`或Python库`gpustat`。 - 框架内置：TensorFlow的`tf.debugging.experimental.enable_dump_debug_info()`或PyTorch的`torch.cuda.memory_summary()`。 #### 4. **实验建议** - **逐步测试**：先固定`dataset_enlarge_ratio=1.0`（无放大），确保无OOM；再逐步增加比例，同时调整batch_size。 - **基准设置**：对于典型任务（如图像分类），安全起始点为：$ \text{dataset\_enlarge\_ratio} \leq 1.2 $，$ \text{batch\_size} \leq 32 $（取决于GPU显存容量）。 - **如果问题持续**：检查数据加载流程是否有内存泄漏（如未释放临时变量），或考虑升级GPU硬件。 通过以上方法，您可以有效平衡数据放大需求与显存限制。如果提供更多上下文（如框架、模型类型或当前参数值），我可以给出更定制化建议。
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