如何控制 TensorFlow 中的 GPU 内存分配？

调节 TensorFlow 中的 GPU 内存分配

在共享计算环境中，有效的资源管理至关重要。 TensorFlow 是一种流行的机器学习库，它倾向于在启动时分配整个可用的 GPU 内存，即使对于较小的模型也是如此。这可能会阻碍多个用户同时训练。

限制 GPU 内存分配

为了解决此问题，TensorFlow 提供了限制训练过程分配的 GPU 内存的功能。通过在 tf.Session 的 config 参数中设置 tf.GPUOptions 的 per_process_gpu_memory_fraction 属性，您可以指定要使用的总 GPU 内存的一部分。

例如，要分配大约 4 GB 的 GPU 内存对于 12 GB Titan X GPU，可以使用以下代码：

gpu_options = tf.GPUOptions(per_process_gpu_memory_fraction=0.333)
sess = tf.Session(config=tf.ConfigProto(gpu_options=gpu_options))

此设置充当上限，确保使用的 GPU 内存量不超过指定的分数。但是，它统一适用于同一台机器上的所有 GPU，并且无法针对每个 GPU 单独进行调整。

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