memory - 只有 'Import keras' 在 GPU 中占用 10GB

Question

我正在使用带有预制 AMI 的 EC2 GPU 机器。我只是输入“import keras”并运行它。它需要 11519MiB(共 12181MiB)。这是胡说八道吗？

我用谷歌搜索了一下。我想这可能来自路径设置。我不知道是什么导致内存泄漏。

有谁知道解决办法或者跟我有类似经历的吗？？

--更新--它是我公司GPU服务器中的LD_LIBRARY_PATH我第一次使用服务器的时候，只安装了tensorflow，没有安装tensorflow-gpu。所以我只是做了'pip install --upgrade tensorflow-gpu'

Answer 1

我解决了这个问题。

它与 Keras & Tensorflow 内存分配问题有关。我的设置自动分配了 GPU 中的所有内存。我通过下面解决它。无论如何，谢谢大家

import tensorflow as tf
gpu_options = tf.GPUOptions(per_process_gpu_memory_fraction=0.2)
sess = tf.Session(config=tf.ConfigProto(gpu_options=gpu_options))
from keras import backend as K
import tensorflow as tf
config = tf.ConfigProto()
config.gpu_options.per_process_gpu_memory_fraction = 0.2
session = tf.Session(config=config)
K.set_session(session)