TensorFlow 限制显存大小的两种实现方式

TensorFlow 限制显存大小的两种实现方式

在使用 Python 进行 GPU 加速的模型训练任务时，由于这类工作通常属于计算密集型场景，开启多进程处理是较为推荐的做法。

虽然使用进程池可以更便捷地管理多个任务，但 TensorFlow 默认行为会尝试占用所有可用的 GPU 显存。即便实际任务并不需要如此巨大的显存空间，这种默认设置也可能导致程序因显存不足而崩溃。因此，配置显存按需获取机制，是确保程序稳定运行的关键。

按比例预留显存配置

第一种方法是通过固定比例预留显存。

tf_config = tensorflow.ConfigProto() 
tf_config.gpu_options.per_process_gpu_memory_fraction = 0.5 # 分配50% 
session = tensorflow.Session(config=tf_config) 

自适应增长模式配置

第二种方法是启用自适应增长模式，让 TensorFlow 根据实际需求自动分配并增长显存。

tf_config = tensorflow.ConfigProto() 
tf_config.gpu_options.allow_growth = True # 自适应 
session = tensorflow.Session(config=tf_config) 

以上关于 TensorFlow 限制显存大小的实现方法即为全部内容，希望能为读者提供有效的参考与帮助。