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Python在用GPU跑模型的时候最好开多进程,因为很明显这种任务就是计算密集型的。

用进程池好管理,但是tensorflow默认情况会最大占用显存,尽管该任务并不需要这么多,因此我们可以设置显存的按需获取,这样程序就不会死掉了。

1. 按比例预留:

tf_config = tensorflow.ConfigProto() 
tf_config.gpu_options.per_process_gpu_memory_fraction = 0.5 # 分配50% 
session = tensorflow.Session(config=tf_config) 

2. 或者干脆自适应然后自动增长:

tf_config = tensorflow.ConfigProto() 
tf_config.gpu_options.allow_growth = True # 自适应 
session = tensorflow.Session(config=tf_config) 

以上这篇tensorflow 限制显存大小的实现就是小编分享给大家的全部内容了,希望能给大家一个参考,也希望大家多多支持。

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RTX 5090要首发 性能要翻倍!三星展示GDDR7显存

三星在GTC上展示了专为下一代游戏GPU设计的GDDR7内存。

首次推出的GDDR7内存模块密度为16GB,每个模块容量为2GB。其速度预设为32 Gbps(PAM3),但也可以降至28 Gbps,以提高产量和初始阶段的整体性能和成本效益。

据三星表示,GDDR7内存的能效将提高20%,同时工作电压仅为1.1V,低于标准的1.2V。通过采用更新的封装材料和优化的电路设计,使得在高速运行时的发热量降低,GDDR7的热阻比GDDR6降低了70%。