我在 Windows 10 中使用 Keras 2.0.8 和 TensorFlow 1.3.0。 你知道为什么不使用所有内存吗?或者至少接近它。
当我开始运行一个进程时的输出:
Found device 0 with properties:
name: GeForce GTX 1060
major: 6 minor: 1 memoryClockRate (GHz) 1.6705 pciBusID 0000:01:00.0
Total memory: 6.00GiB
Free memory: 4.96GiB
在此示例中(当它因 OOM 而崩溃时)显示限制为 5 GB 而不是 6 GB。为什么?
Limit: 5016036966
InUse: 5008119296
MaxInUse: 5015917568
NumAllocs: 329
MaxAllocSize: 3879002624
感谢您的帮助!
PD:这是 NVIDIA-SMI 不运行任何东西时的结果
最佳答案
因为它不需要使用所有的内存。您的数据保存在您的 RAM 内存中,每批数据都被复制到您的 GPU 内存中。因此,增加批量大小会增加 GPU 的内存使用量。此外,您的模型大小会影响 Tensorflow 的 GPU 内存使用。
如果您想同时运行多个 tensorflow session ,不分配所有 GPU 内存实际上非常方便。但是,您也可以决定在 tensorflow session 中设置 GPU 内存的比例。有关固定 GPU 内存分数或动态内存使用检查的信息 this问题。
如果您想知道为什么您的 GPU 没有使用其 100% 的计算能力,请查看 this问题。
关于windows - 为什么带有 TensorFlow 的 Keras 没有使用所有 GPU 内存,我们在Stack Overflow上找到一个类似的问题: https://stackoverflow.com/questions/46023775/
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