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TensorFlow 显存使用机制详解
脚本专栏 2024/11/3 佚名
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默认情况下，TensorFlow 会映射进程可见的所有 GPU 的几乎所有 GPU 内存（取决于 CUDA_VISIBLE_DEVICES）。通过减少内存碎片，可以更有效地使用设备上相对宝贵的 GPU 内存资源。

在某些情况下，最理想的是进程只分配可用内存的一个子集，或者仅根据进程需要增加内存使用量。 TensorFlow 在 Session 上提供两个 Config 选项来进行控制。

(1) : 自主申请所用的内存空间

第一个是 allow_growth 选项，它试图根据运行时的需要来分配 GPU 内存：它刚开始分配很少的内存，随着 Session 开始运行并需要更多 GPU 内存，我们会扩展 TensorFlow 进程所需的 GPU 内存区域。请注意，我们不会释放内存，因为这可能导致出现更严重的内存碎片情况。要开启此选项，请通过以下方式在 ConfigProto 中设置选项：

config = tf.ConfigProto()
config.gpu_options.allow_growth = True
session = tf.Session(config=config, ...)

(2) 规定 可用最大内存占单个GPU的总内存比例

第二个是 per_process_gpu_memory_fraction 选项，它可以决定每个可见 GPU 应分配到的内存占总内存量的比例。例如，您可以通过以下方式指定 TensorFlow 仅分配每个 GPU 总内存的 40%：

config = tf.ConfigProto()
config.gpu_options.per_process_gpu_memory_fraction = 0.4
session = tf.Session(config=config, ...)

如要真正限制 TensorFlow 进程可使用的 GPU 内存量，这非常实用。

以上这篇TensorFlow 显存使用机制详解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：
TensorFlow,显存
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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。

艾泽拉斯的冒险者已经征服了艾泽拉斯的大地及遥远的彼岸。他们在对抗世界上最致命的敌人时展现出过人的手腕，并且成功阻止终结宇宙等级的威胁。当他们在为即将于《魔兽世界》资料片《地心之战》中来袭的萨拉塔斯势力做战斗准备时，他们还需要在熟悉的阿拉希高地面对一个全新的敌人──那就是彼此。在《巨龙崛起》10.2.6 更新的《强袭风暴》中，玩家将会进入一个全新的海盗主题大逃杀式限时活动，其中包含极高的风险和史诗级的奖励。

《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。

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