Question

我在火花上使用tensorflow。我的tensorflow几乎分配了所有GPU内存（10GB或12GB）。只有'import tensorflow'占用所有内存我知道如何在代码中配置gpu内存分数。我知道的方法是添加下面提到的代码

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))

但是......关于火花，即使我在代码中添加了这个配置，它也无法应用于其他GPU机器。所以，我想知道如何在代码之外配置或设置gpu分数，这意味着通过tensorflow本身..

Answer 1

在tensorflow / tensorflow / core / common_runtime / gpu / gpu_device.cc 改变

if (config_memory_fraction == 0) {
allocated_memory = available_memory;

到

if (config_memory_fraction == 0) {
allocated_memory = total_memory * 0.2(fraction u want to use);

之后，由bazel建造它。

有点硬编码。如果你修改源代码，你可以动态分配gpu内存

如何在我的代码之外设置tensorflow gpu内存分配？

1 个答案: