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我有,感谢 this问题主要是能够解决 tensorflow 分配我不想分配的内存的问题。然而,我最近发现,尽管我使用 set_session 和 allow_growth=True,但使用 model.fit 仍然意味着所有内存都被分配了,我不能再将它用于我的程序的其余部分,即使函数退出并且由于模型是局部变量,模型不应再分配任何内存。
以下是一些示例代码,演示了这一点:
from numpy import array
from keras import Input, Model
from keras.layers import Conv2D, Dense, Flatten
from keras.optimizers import SGD
# stops keras/tensorflow from allocating all the GPU's memory immediately
from tensorflow.compat.v1.keras.backend import set_session
from tensorflow.compat.v1 import Session, ConfigProto, GPUOptions
tf_config = ConfigProto(gpu_options=GPUOptions(allow_growth=True))
session = Session(config=tf_config)
set_session(session)
# makes the neural network
def make_net():
input = Input((2, 3, 3))
conv = Conv2D(256, (1, 1))(input)
flattened_input = Flatten()(conv)
output = Dense(1)(flattened_input)
model = Model(inputs=input, outputs=output)
sgd = SGD(0.2, 0.9)
model.compile(sgd, 'mean_squared_error')
model.summary()
return model
def make_data(input_data, target_output):
input_data.append([[[0 for i in range(3)] for j in range(3)] for k in range(2)])
target_output.append(0)
def main():
data_amount = 4096
input_data = []
target_output = []
model = make_model()
for i in range(data_amount):
make_data(input_data, target_output)
model.fit(array(input_data), array(target_output), batch_size=len(input_data))
return
while True:
main()
当我使用 Pycharm 调试器运行此代码时,我发现使用的 GPU RAM 保持在 0.1GB 左右,直到我第一次运行 model.fit,此时内存使用量高达 4GB 的 GPU RAM 中的 3.2GB .我还注意到,在第一次运行 model.fit 后,内存使用量不会增加,如果我从网络中删除卷积层,内存使用量根本不会增加。
最佳答案
我曾经遇到过这个问题。我从一个我再也找不到的人那里找到了解决方案。他的解决方案我粘贴在下面。其实我发现如果你设置allow_growth=True
,tensorflow 似乎占用了你所有的内存。所以你应该只设置你的最大限制。
尝试这个:
gpus = tf.config.experimental.list_physical_devices("GPU")
if gpus:
# Restrict TensorFlow to only use the first GPU
try:
for gpu in gpus:
tf.config.experimental.set_memory_growth(gpu, False)
tf.config.experimental.set_virtual_device_configuration(
gpu,
[
tf.config.experimental.VirtualDeviceConfiguration(
memory_limit=12288 # set your limit
)
],
)
tf.config.experimental.set_visible_devices(gpus[0], "GPU")
logical_gpus = tf.config.experimental.list_logical_devices("GPU")
print(len(gpus), "Physical GPUs,", len(logical_gpus), "Logical GPU")
except RuntimeError as e:
# Visible devices must be set before GPUs have been initialized
print(e)
关于python - 尽管使用了allow_growth=True,为什么keras model.fit 使用了这么多内存?,我们在Stack Overflow上找到一个类似的问题: https://stackoverflow.com/questions/63687314/
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