如何在 TF 2.1 上设置动态内存增长?
How to set dynamic memory growth on TF 2.1?
对于以前版本的 tensorflow+keras,我能够设置一个 'allow_growth' 选项并使用 nvidia-smi 查看实时内存使用情况。否则它将全部被进程立即分配。现在,在 tensorflow 2.1 中使用 tf.keras 我找不到办法做到这一点。感谢您的帮助!
如果您有多个 GPU,您将只允许第一个 GPU 的内存增长。
physical_devices = tf.config.list_physical_devices('GPU')
tf.config.experimental.set_memory_growth(physical_devices[0], True)
如果您想为所有 GPU 执行此操作,则需要为每个实例进行设置。
physical_devices = tf.config.list_physical_devices('GPU')
for gpu_instance in physical_devices:
tf.config.experimental.set_memory_growth(gpu_instance, True)
对于以前版本的 tensorflow+keras,我能够设置一个 'allow_growth' 选项并使用 nvidia-smi 查看实时内存使用情况。否则它将全部被进程立即分配。现在,在 tensorflow 2.1 中使用 tf.keras 我找不到办法做到这一点。感谢您的帮助!
如果您有多个 GPU,您将只允许第一个 GPU 的内存增长。
physical_devices = tf.config.list_physical_devices('GPU')
tf.config.experimental.set_memory_growth(physical_devices[0], True)
如果您想为所有 GPU 执行此操作,则需要为每个实例进行设置。
physical_devices = tf.config.list_physical_devices('GPU')
for gpu_instance in physical_devices:
tf.config.experimental.set_memory_growth(gpu_instance, True)