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我们在使用GPU资源进行训练的时候,可能会发生资源耗尽的情况,那么在在这种情况,我们需要对GPU的资源进行合理的安排,具体使用办法如下:

框架:Tensorflow和Keras

方法

import tensorflow as tf
import keras.backend.tensorflow_backend as KTF
config = tf.ConfigProto()
config.gpu_options.allow_growth=True #不全部占满显存, 按需分配
sess = tf.Session(config=config)
KTF.set_session(sess) # 设置session

通过这种方法,就能合理的使用GPU资源了。

至少到目前位置,我自己从程序没出现资源耗尽的情况,当然,对于batchsize的设置,一定要设置在合理的范围,所谓合理,大家自己体会。

补充知识:keras使用GPU的一些坑

keras安装

conda install tensorflow-gpu

pip install keras

注意:不要使用conda安装keras,会检测依赖,默认安装上tensorflow的CPU版本。

keras运行报错,tensorflow/stream_executor/cuda/cuda_dnn.cc:329 Could not create cudnn handle: CUDNN_STATUS_INTERNAL_ERROR

解决方法:

增加如下代码:

gpu_options = tf.GPUOptions(per_process_gpu_memory_fraction=0.5)
config = tf.ConfigProto(gpu_options=gpu_options)
config.gpu_options.allow_growth = True
session = tf.Session(config=config)

以上这篇解决Keras使用GPU资源耗尽的问题就是小编分享给大家的全部内容了,希望能给大家一个参考,也希望大家多多支持。

标签:
Keras,GPU,资源耗尽

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《魔兽世界》大逃杀!60人新游玩模式《强袭风暴》3月21日上线

暴雪近日发布了《魔兽世界》10.2.6 更新内容,新游玩模式《强袭风暴》即将于3月21 日在亚服上线,届时玩家将前往阿拉希高地展开一场 60 人大逃杀对战。

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《强袭风暴》不是普通的战场,作为一个独立于主游戏之外的活动,玩家可以用大逃杀的风格来体验《魔兽世界》,不分职业、不分装备(除了你在赛局中捡到的),光是技巧和战略的强弱之分就能决定出谁才是能坚持到最后的赢家。本次活动将会开放单人和双人模式,玩家在加入海盗主题的预赛大厅区域前,可以从强袭风暴角色画面新增好友。游玩游戏将可以累计名望轨迹,《巨龙崛起》和《魔兽世界:巫妖王之怒 经典版》的玩家都可以获得奖励。