如何在共享计算环境中限制 TensorFlow 的 GPU 内存分配？

限制共享环境中 TensorFlow 的 GPU 内存分配

当多个用户共享计算资源时，高效的 GPU 内存分配至关重要。默认情况下，TensorFlow 会分配所有可用的 GPU 内存，即使对于小型模型也是如此。这可能会阻碍多个用户的并发训练。

为了解决这个问题，TensorFlow 提供了一种机制来指定要分配的 GPU 内存的比例。这可以通过在 GPUOptions 对象中设置 per_process_gpu_memory_fraction 参数来实现。

import tensorflow as tf

# Allocate 4GB of GPU memory
gpu_options = tf.GPUOptions(per_process_gpu_memory_fraction=0.333)

# Create a session with the specified GPU options
sess = tf.Session(config=tf.ConfigProto(gpu_options=gpu_options))

per_process_gpu_memory_fraction 参数充当 GPU 内存使用的硬限制。它统一适用于机器上的所有 GPU。通过指定适当的分数，用户可以确保并发训练不会耗尽 GPU 内存。这种灵活性提高了资源利用率，并允许在共享环境中进行更有效的培训。

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