Tensorflow训练模型默认占满所有GPU的解决方案

在 TensorFlow 中，当我们使用多个 GPU 训练模型时，默认情况下 TensorFlow 会占满所有可用的 GPU。这可能会导致其他任务无法使用 GPU，从而影响系统的性能。下面将介绍如何解决这个问题，并提供相应的示例说明。

解决方案1：设置 GPU 显存分配比例

我们可以通过设置 GPU 显存分配比例来解决这个问题。在 TensorFlow 中，我们可以使用 tf.ConfigProto() 函数来设置 GPU 显存分配比例。

以下是示例步骤：

1. 导入必要的库。

python
import tensorflow as tf

1. 创建会话。

python
config = tf.ConfigProto()
config.gpu_options.per_process_gpu_memory_fraction = 0.4
sess = tf.Session(config=config)

在这个示例中，我们使用 tf.ConfigProto() 函数来创建一个配置对象 config。我们将 GPU 显存分配比例设置为 0.4，表示 TensorFlow 只会占用 40% 的 GPU 显存。然后，我们使用 tf.Session() 函数来创建一个会话 sess，并将配置对象 config 传递给它。

解决方案2：设置 GPU 显存分配上限

我们还可以通过设置 GPU 显存分配上限来解决这个问题。在 TensorFlow 中，我们可以使用 tf.ConfigProto() 函数来设置 GPU 显存分配上限。

以下是示例步骤：

1. 导入必要的库。

python
import tensorflow as tf

1. 创建会话。

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

在这个示例中，我们使用 tf.ConfigProto() 函数来创建一个配置对象 config。我们将 allow_growth 属性设置为 True，表示 TensorFlow 可以动态地分配 GPU 显存。然后，我们使用 tf.Session() 函数来创建一个会话 sess，并将配置对象 config 传递给它。

通过以上示例，我们可以看到如何设置 GPU 显存分配比例或上限来解决 TensorFlow 训练模型默认占满所有 GPU 的问题。在实际应用中，我们可以根据实际情况选择适合自己的解决方案。