通过Keras / TF 2019限制GPU内存使用？

通过Keras / TF 2019限制GPU内存使用的方法有两种：静态分配和动态分配。

1. 静态分配： 静态分配是在模型编译之前就确定每个GPU的内存分配情况。可以通过以下步骤实现：
   • 导入必要的库：import tensorflow as tf
   • 设置GPU内存分配策略：gpus = tf.config.experimental.list_physical_devices('GPU')
   • 限制每个GPU的内存使用：tf.config.experimental.set_memory_growth(gpu, True)
   • 编译模型：model.compile(...)
   • 这种方法的优势是可以在编译之前明确内存分配情况，但缺点是无法动态调整内存使用。

• 动态分配： 动态分配是在模型运行时根据需要动态分配GPU内存。可以通过以下步骤实现：
  • 导入必要的库：import tensorflow as tf
  • 设置GPU内存增长策略：gpus = tf.config.experimental.list_physical_devices('GPU')
  • 设置GPU内存增长限制：tf.config.experimental.set_memory_growth(gpu, True)
  • 编译模型：model.compile(...)
  • 这种方法的优势是可以根据需要动态分配内存，但缺点是可能导致性能下降。

Keras / TF 2019限制GPU内存使用的方法可以根据具体需求选择静态分配或动态分配。静态分配适用于内存需求相对稳定的情况，而动态分配适用于内存需求波动较大的情况。

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