在使用tensorflow怎么用的时候,有没有办法限制每个任务占用显存的大小

返回不大于 x 的元素最大整数.

  • name:操莋的名称(可选).

该函数返回一个张量,与 x 具有相同的类型.

按 x元素与 y元素划分,舍入为最负整数.

x 和 y 必须具有相同的类型,结果也将具有相同的类型.

  • x:實数数值类型的张量分子.
  • y:实数数值类型的张量分母.
  • name:操作的名称(可选).

x / y 向下取整(除了负数整数之外可能为零).

}

最近用GoogleNet (inception-v3)做fine-tune训练时遇到了一個问题。当我选择单个GPU训练时候服务器中所有的GPU显存都会被占满,如下图所示:

1、在构造tf.Session()时候通过传递tf.GPUOptions作为可选配置参数的一部分来显式地指定需要分配的显存比例如下所示:

当allow_growth设置为True时,分配器将不会指定所有的GPU内存而是根据需求增长

3、在执行训练脚本前使用:

来限制可见的GPU数目
}

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