在張力流中訓練小模型（<100 mb）時，GPU內存不足

tensorflow中的訓練小模型（< 100 mb）總是使用太多的GPU內存，爲什麼？如何弄清楚？在張力流中訓練小模型（<100 mb）時，GPU內存不足

2017-03-16 Austin

減少批量大小和使用時間軸上看到內存是怎麼回事（tl.generate_chrome_trace_format（show_memory =真..）） –

默認情況下，tensorflow可以增長到所有GPU內存的總和。您可以通過一個會話設置配置限制它：

gpu_memory_fraction = 0.4 # Fraction of GPU memory to use 
config = tf.ConfigProto(gpu_options= 
         tf.GPUOptions(per_process_gpu_memory_fraction=gpu_memory_fraction))       
sess = tf.Session(config=config)

來源

2017-03-16 22:10:06 Temak

萬分感謝。 – Austin

在張力流中訓練小模型（<100 mb）時，GPU內存不足

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