我想增加GPU内存使用量

Question

我正在运行Mask R-CNN代码。 我使用2台电脑。 第一个是单GPU（Geforce RTX 2080 Ti）计算机，第二个是多GPU（Geforce GTX 1080 Ti * 6）计算机。 我想使用每个GPU同时执行7个实验。

但是，问题在于GPU内存使用情况非常不同，因此我无法在短时间内完成实验。 第一台计算机的GPU在11018MiB中使用10934MiB。 第二台计算机的第一个GPU在11171MiB中仅使用772MiB。第二计算机中的其他GPU的作用与第二计算机中的第一GPU的作用相同。 因此，同一实验在第二台计算机上的花费是5倍以上。

我使用完全相同的代码。第一台计算机和第二台计算机只有一个区别。我在第二台计算机上使用了anaconda虚拟环境来安装tensorflow（1.14.0）和Keras（2.1.3）。而且我不在第一台计算机上使用虚拟环境。

我尝试了一些代码：

1。

gpus = tf.config.experimental.list_physical_devices('GPU')
if gpus:
    try:
        tf.config.experimental.set_memory_growth(gpus[0], True)
    except RuntimeError as e:
        print(e)

2。

config_yj = tf.ConfigProto()
config_yj.gpu_options.per_process_gpu_memory_fraction = 0.9
session = tf.Session(config=config_yj)

3。

gpu_options = tf.GPUOptions(allow_growth=True)
sess = tf.Session(config=tf.ConfigProto(gpu_options=gpu_options))
keras.backend.tensorflow_backend.set_session(sess)

但是，所有这些都不起作用。

anaconda虚拟环境中是否存在限制选项？ 我认为问题部分是虚拟环境，因为唯一的区别在于环境。

我真的很想解决这个问题。 我希望你能帮助我。 这是我第一次问一个关于stackoverflow的问题，因此原谅了话语性。 如果还有其他必填信息，请告诉我。

谢谢。