在张力流中训练小模型（<100 mb）时，GPU内存不足

tensorflow中的训练小模型（< 100 mb）总是使用太多的GPU内存，为什么？如何弄清楚？在张力流中训练小模型（<100 mb）时，GPU内存不足

2017-03-16 Austin

减少批量大小和使用时间轴上看到内存是怎么回事（tl.generate_chrome_trace_format（show_memory =真..）） –

默认情况下，tensorflow可以增长到所有GPU内存的总和。您可以通过一个会话设置配置限制它：

gpu_memory_fraction = 0.4 # Fraction of GPU memory to use 
config = tf.ConfigProto(gpu_options= 
         tf.GPUOptions(per_process_gpu_memory_fraction=gpu_memory_fraction))       
sess = tf.Session(config=config)

来源

2017-03-16 22:10:06 Temak

万分感谢。 – Austin

在张力流中训练小模型（<100 mb）时，GPU内存不足

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