Tensorflow与Keras自适应使用显存方式

下面是关于“Tensorflow与Keras自适应使用显存方式”的完整攻略。

Tensorflow与Keras自适应使用显存方式

在使用Tensorflow和Keras进行深度学习训练时，我们需要考虑显存的使用。如果显存不足，我们需要使用一些技巧来减少显存的使用。下面是一个详细的攻略，介绍如何自适应使用显存方式。

Tensorflow自适应使用显存方式

在Tensorflow中，我们可以使用allow_growth和per_process_gpu_memory_fraction两种方式来自适应使用显存。下面是一个详细的攻略，介绍如何使用这两种方式。

allow_growth方式

allow_growth方式是一种动态分配显存的方式。在使用这种方式时，Tensorflow会动态分配显存，直到显存被占满为止。下面是一个使用allow_growth方式的示例：

import tensorflow as tf

# 设置allow_growth方式
config = tf.ConfigProto()
config.gpu_options.allow_growth = True
session = tf.Session(config=config)

# 在session中运行模型
with session.as_default():
    # 运行模型

在这个示例中，我们使用了tf.ConfigProto类来设置allow_growth方式。我们创建了一个session，并将config传递给它。在session中运行模型时，Tensorflow会动态分配显存。

per_process_gpu_memory_fraction方式

per_process_gpu_memory_fraction方式是一种静态分配显存的方式。在使用这种方式时，我们需要指定显存的使用比例。下面是一个使用per_process_gpu_memory_fraction方式的示例：

import tensorflow as tf

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

# 在session中运行模型
with session.as_default():
    # 运行模型

在这个示例中，我们使用了tf.ConfigProto类来设置per_process_gpu_memory_fraction方式。我们创建了一个session，并将config传递给它。在session中运行模型时，Tensorflow会静态分配40%的显存。

Keras自适应使用显存方式

在Keras中，我们可以使用backend.tensorflow_backend模块来设置显存的使用方式。下面是一个详细的攻略，介绍如何使用这种方式。

allow_growth方式

allow_growth方式在Keras中的使用方式与在Tensorflow中的使用方式相同。下面是一个使用allow_growth方式的示例：

import tensorflow as tf
from keras.backend.tensorflow_backend import set_session

# 设置allow_growth方式
config = tf.ConfigProto()
config.gpu_options.allow_growth = True
session = tf.Session(config=config)
set_session(session)

# 在session中运行模型
with session.as_default():
    # 运行模型

在这个示例中，我们使用了tf.ConfigProto类来设置allow_growth方式。我们创建了一个session，并将config传递给它。我们使用backend.tensorflow_backend模块的set_session函数将session设置为Keras的默认session。在session中运行模型时，Tensorflow会动态分配显存。

per_process_gpu_memory_fraction方式

per_process_gpu_memory_fraction方式在Keras中的使用方式与在Tensorflow中的使用方式相同。下面是一个使用per_process_gpu_memory_fraction方式的示例：

import tensorflow as tf
from keras.backend.tensorflow_backend import set_session

# 设置per_process_gpu_memory_fraction方式
config = tf.ConfigProto()
config.gpu_options.per_process_gpu_memory_fraction = 0.4
session = tf.Session(config=config)
set_session(session)

# 在session中运行模型
with session.as_default():
    # 运行模型

在这个示例中，我们使用了tf.ConfigProto类来设置per_process_gpu_memory_fraction方式。我们创建了一个session，并将config传递给它。我们使用backend.tensorflow_backend模块的set_session函数将session设置为Keras的默认session。在session中运行模型时，Tensorflow会静态分配40%的显存。

示例说明

示例1：Tensorflow自适应使用显存方式

import tensorflow as tf

# 设置allow_growth方式
config = tf.ConfigProto()
config.gpu_options.allow_growth = True
session = tf.Session(config=config)

# 在session中运行模型
with session.as_default():
    # 运行模型

在这个示例中，我们使用了tf.ConfigProto类来设置allow_growth方式。我们创建了一个session，并将config传递给它。在session中运行模型时，Tensorflow会动态分配显存。

示例2：Keras自适应使用显存方式

import tensorflow as tf
from keras.backend.tensorflow_backend import set_session

# 设置per_process_gpu_memory_fraction方式
config = tf.ConfigProto()
config.gpu_options.per_process_gpu_memory_fraction = 0.4
session = tf.Session(config=config)
set_session(session)

# 在session中运行模型
with session.as_default():
    # 运行模型

在这个示例中，我们使用了tf.ConfigProto类来设置per_process_gpu_memory_fraction方式。我们创建了一个session，并将config传递给它。我们使用backend.tensorflow_backend模块的set_session函数将session设置为Keras的默认session。在session中运行模型时，Tensorflow会静态分配40%的显存。

总结

在使用Tensorflow和Keras进行深度学习训练时，我们需要考虑显存的使用。如果显存不足，我们需要使用一些技巧来减少显存的使用。在Tensorflow中，我们可以使用allow_growth和per_process_gpu_memory_fraction两种方式来自适应使用显存。在Keras中，我们可以使用backend.tensorflow_backend模块来设置显存的使用方式。