Tensorflow默认占满全部GPU的全部资源
一台服务器上装了多块GPU,默认情况下启动一个深度学习训练任务时,这个任务会占满每一块GPU的几乎全部存储空间。这就导致一个服务器基本上只能执行一个任务,而实际上任务可能并不需要如此多的资源,这相当于一种资源浪费。
针对这个问题,有如下解决方案。
一、直接设置可见GPU
写一个脚本,设置环境变量
export CUDA_VISIBLE_DEVICES=0
python model.py
二、设置每个GPU的存储上限
gpu_options = tf.GPUOptions(per_process_gpu_memory_fraction=0.333)
sess = tf.Session(config=tf.ConfigProto(gpu_options=gpu_options))
三、增量使用GPU存储
config = tf.ConfigProto()
config.gpu_options.allow_growth=True
sess = tf.Session(config=config)
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