TensorFlow 显存使用机制详解

下面我将详细讲解“TensorFlow 显存使用机制详解”的完整攻略。

TensorFlow 显存使用机制详解

当处理大量数据的时候，显存的使用是非常重要的。大多数人都知道 TensorFlow 是一种使用 GPU 加速运算的框架，因此，掌握 TensorFlow 显存使用机制对于提高代码效率是至关重要的。

TensorFlow 缺省显存使用机制

在 TensorFlow 中，默认的显存使用机制是尽可能多地占用显存，因此，通常情况下，在训练模型时，显存会被全部占用。这种机制虽然可以利用 GPU 完成巨大的计算，但是当显存不足时会导致程序异常退出。

在 TensorFlow 中，我们可以使用 tf.ConfigProto 对象来配置显存使用机制，如下所示：

import tensorflow as tf
config = tf.ConfigProto()
config.gpu_options.allow_growth=True
sess = tf.InteractiveSession(config=config)

其中，tf.ConfigProto() 对象主要用于设置 TensorFlow 计算图的配置信息。config.gpu_options.allow_growth=True 表示 TensorFlow 在计算时使用的显存大小会自动增长，而不会像默认机制一样一次占用全部显存，这保证了程序可以在显存不足的情况下顺利运行。

使用 tf.Session() 占用指定的显存

在 TensorFlow 中，我们也可以使用 tf.Session() 占用指定比例的显存。下面是 TensorFlow 使用 40% 的显存进行计算的示例代码：

import tensorflow as tf
config = tf.ConfigProto()
config.gpu_options.per_process_gpu_memory_fraction = 0.4
session = tf.Session(config=config)

其中，config.gpu_options.per_process_gpu_memory_fraction = 0.4 表示 TensorFlow 会占用计算机 GPU 中 40% 的显存进行计算。

使用 tf.Session() 占用指定比例的显存能够有效地防止程序代码因为显存不足而崩溃的问题，适用于比较小型的计算任务。

示例说明

示例 1

在一些深度学习任务中，需要加载较大的模型，此时可能会出现显存不足的问题。为了解决该问题，我们可以使用如下代码进行处理：

import tensorflow as tf
config = tf.ConfigProto()
config.gpu_options.allow_growth=True
sess = tf.Session(config=config)

# or 

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

上面的代码可以确保 TensorFlow 在运算时只占用有限的显存，这将有效地防止程序因为显存不足而崩溃的问题。

示例 2

在一些深度学习任务中，我们需要在 GPU 上进行计算，并将计算结果存储在 CPU 上，此时可能会出现显存不足的问题。为了解决该问题，我们可以使用如下代码进行处理：

import tensorflow as tf
import numpy as np

config = tf.ConfigProto()
config.gpu_options.allow_growth=True
sess = tf.Session(config=config)

size = 1024
a = tf.placeholder(tf.float32, [size,size])
b = tf.placeholder(tf.float32, [size,size])
c = tf.matmul(a, b)

a_mat = np.zeros((size,size))
b_mat = np.zeros((size,size))

result = sess.run(c, feed_dict={a:a_mat, b:b_mat})

上面的代码可以确保 TensorFlow 在运算时只占用有限的显存，同时将计算结果存储在 CPU 上，这将有效地防止程序因为显存不足而崩溃的问题。

我希望这份攻略能够对您有所帮助。