tf.config.experimental.set_memory_growth(gpu, True)
时间: 2024-05-18 08:15:24 浏览: 18
这行代码是用来设置GPU内存自增长的,它是TensorFlow的一部分。默认情况下,TensorFlow会预先分配GPU内存,即使我们只需要很少的内存。这样会导致一些GPU内存资源浪费,而且当我们的模型比较大时,可能会导致内存不足而出现错误。为了解决这个问题,我们可以使用该函数来设置GPU内存自增长。当我们在运行TensorFlow程序时需要更多的内存时,TensorFlow会自动增加GPU内存。这样既可以避免内存资源浪费,又可以保证程序的正常运行。
相关问题
tf.config.experimental.set_memory_growth
(tf.device('/device:GPU:0'), True)
This function sets the memory growth option for a physical GPU device. It takes two arguments: the device to set the memory growth option for, and a boolean value indicating whether to enable or disable memory growth.
Memory growth allows the TensorFlow runtime to allocate memory for the GPU as needed, rather than reserving the entire GPU memory upfront. This can be useful when working with large models that require a lot of memory, as it allows the GPU to allocate memory dynamically as needed, rather than running out of memory and crashing.
To use this function, you need to import the tensorflow module and create a TensorFlow session. Then, you can call the function with the appropriate arguments to set the memory growth option for a specific GPU device.
tf.config.experimental.set_memory_growth(tf.config.list_physical_devices("GPU")[0],True)
`tf.config.experimental.set_memory_growth(tf.config.list_physical_devices("GPU")[0], True)` 这句代码的作用是设置 GPU 内存自增长。在 TensorFlow 中,通常会在代码开头执行这句代码来设置 GPU 内存的使用方式。默认情况下,TensorFlow 会尝试占用整个 GPU 的内存,这可能会导致内存不足的问题。通过设置 GPU 内存自增长,TensorFlow 会在需要时动态增加 GPU 内存的分配,从而更合理地利用 GPU 的资源。
具体来说,这句代码的作用是获取系统中的第一个 GPU 设备,并将其内存分配方式设置为自增长。如果你有多个 GPU 设备,可以通过 `list_physical_devices` 函数获取设备列表,并选择需要设置的设备进行内存设置。例如:
```python
gpus = tf.config.list_physical_devices('GPU')
if gpus:
for gpu in gpus:
tf.config.experimental.set_memory_growth(gpu, True)
```
这样设置之后,TensorFlow 在运行时会自动增长 GPU 内存,并且不会占用所有可用内存。这可以避免内存浪费和程序崩溃的问题,同时也能提高程序运行的效率和稳定性。
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