TensorFlow 2.0之后动态分配显存方式

下面是关于“TensorFlow 2.0之后动态分配显存方式”的完整攻略。

问题描述

在使用TensorFlow进行深度学习训练时，显存的分配是一个非常重要的问题。如果显存分配不合理，可能会导致程序崩溃或者性能下降。在TensorFlow 2.0之前，显存的分配是静态的，需要在程序开始前就确定显存的大小。这种方式不够灵活，可能会导致显存的浪费。TensorFlow 2.0之后，可以使用动态分配显存的方式，可以根据需要动态分配显存，提高显存的利用率。

解决方法

在TensorFlow 2.0之后，可以使用以下代码来启用动态分配显存的方式：

import tensorflow as tf

gpus = tf.config.experimental.list_physical_devices('GPU')
if gpus:
  try:
    for gpu in gpus:
      tf.config.experimental.set_memory_growth(gpu, True)
  except RuntimeError as e:
    print(e)

在上面的示例中，我们使用list_physical_devices()函数来获取所有可用的GPU设备，然后使用set_memory_growth()函数来启用动态分配显存的方式。

示例1：使用动态分配显存的方式

以下是使用动态分配显存的方式的示例：

import tensorflow as tf

gpus = tf.config.experimental.list_physical_devices('GPU')
if gpus:
  try:
    for gpu in gpus:
      tf.config.experimental.set_memory_growth(gpu, True)
  except RuntimeError as e:
    print(e)

model = tf.keras.models.Sequential([
  tf.keras.layers.Dense(64, activation='relu'),
  tf.keras.layers.Dense(10, activation='softmax')
])

model.compile(optimizer='adam',
              loss='categorical_crossentropy',
              metrics=['accuracy'])

model.fit(x_train, y_train, epochs=10, batch_size=32, validation_data=(x_test, y_test))

在上面的示例中，我们使用动态分配显存的方式来训练一个简单的神经网络模型。

示例2：使用静态分配显存的方式

以下是使用静态分配显存的方式的示例：

import tensorflow as tf

config = tf.compat.v1.ConfigProto()
config.gpu_options.per_process_gpu_memory_fraction = 0.4
session = tf.compat.v1.Session(config=config)

model = tf.keras.models.Sequential([
  tf.keras.layers.Dense(64, activation='relu'),
  tf.keras.layers.Dense(10, activation='softmax')
])

model.compile(optimizer='adam',
              loss='categorical_crossentropy',
              metrics=['accuracy'])

model.fit(x_train, y_train, epochs=10, batch_size=32, validation_data=(x_test, y_test))

在上面的示例中，我们使用静态分配显存的方式来训练一个简单的神经网络模型。