tensorflow 限制显存大小的实现

在 TensorFlow 中，可以使用 tf.config 模块来限制显存大小。可以使用以下代码来实现：

import tensorflow as tf

# 限制显存大小
gpus = tf.config.experimental.list_physical_devices('GPU')
if gpus:
    try:
        # 设置显存大小为 2GB
        tf.config.experimental.set_virtual_device_configuration(
            gpus[0],
            [tf.config.experimental.VirtualDeviceConfiguration(memory_limit=2048)])
    except RuntimeError as e:
        print(e)

在这个示例中，我们首先使用 tf.config.experimental.list_physical_devices() 函数来获取可用的 GPU 设备。然后，我们使用 tf.config.experimental.set_virtual_device_configuration() 函数来设置显存大小。在这个例子中，我们将显存大小设置为 2GB。

示例1：使用 TensorFlow 训练模型

在完成上述步骤后，可以将数据用 TensorFlow 训练模型。可以使用以下代码来训练模型：

import tensorflow as tf

# 限制显存大小
gpus = tf.config.experimental.list_physical_devices('GPU')
if gpus:
    try:
        # 设置显存大小为 2GB
        tf.config.experimental.set_virtual_device_configuration(
            gpus[0],
            [tf.config.experimental.VirtualDeviceConfiguration(memory_limit=2048)])
    except RuntimeError as e:
        print(e)

# 定义模型
model = tf.keras.Sequential([
    tf.keras.layers.Dense(64, activation='relu', input_shape=(784,)),
    tf.keras.layers.Dense(10, activation='softmax')
])

# 编译模型
model.compile(optimizer='adam',
              loss='sparse_categorical_crossentropy',
              metrics=['accuracy'])

# 加载数据
mnist = tf.keras.datasets.mnist
(x_train, y_train), (x_test, y_test) = mnist.load_data()
x_train, x_test = x_train / 255.0, x_test / 255.0

# 训练模型
model.fit(x_train, y_train, epochs=5, validation_data=(x_test, y_test))

在这个示例中，我们首先使用 tf.config.experimental.list_physical_devices() 函数来获取可用的 GPU 设备。然后，我们使用 tf.config.experimental.set_virtual_device_configuration() 函数来设置显存大小。在这个例子中，我们将显存大小设置为 2GB。

接下来，我们定义了一个简单的全连接神经网络模型，并使用 model.compile() 函数来编译模型。然后，我们使用 mnist.load_data() 函数来加载 MNIST 数据集，并将数据归一化。最后，我们使用 model.fit() 函数来训练模型。

示例2：使用 TensorFlow 进行推理

在完成上述步骤后，可以使用 TensorFlow 进行推理。可以使用以下代码来进行推理：

import tensorflow as tf

# 限制显存大小
gpus = tf.config.experimental.list_physical_devices('GPU')
if gpus:
    try:
        # 设置显存大小为 2GB
        tf.config.experimental.set_virtual_device_configuration(
            gpus[0],
            [tf.config.experimental.VirtualDeviceConfiguration(memory_limit=2048)])
    except RuntimeError as e:
        print(e)

# 加载模型
model = tf.keras.models.load_model('my_model.h5')

# 加载数据
(x_train, y_train), (x_test, y_test) = tf.keras.datasets.mnist.load_data()
x_test = x_test / 255.0

# 进行推理
predictions = model.predict(x_test[:10])
print(predictions)

在这个示例中，我们首先使用 tf.config.experimental.list_physical_devices() 函数来获取可用的 GPU 设备。然后，我们使用 tf.config.experimental.set_virtual_device_configuration() 函数来设置显存大小。在这个例子中，我们将显存大小设置为 2GB。

接下来，我们使用 tf.keras.models.load_model() 函数来加载之前训练好的模型。然后，我们使用 mnist.load_data() 函数来加载 MNIST 数据集，并将数据归一化。最后，我们使用 model.predict() 函数来进行推理，并将前 10 个样本的预测结果打印出来。