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Tensorflow不使用多个GPUs获取OOM

TensorFlow是一个开源的机器学习框架，用于构建和训练各种机器学习模型。在使用TensorFlow进行模型训练时，如果模型和数据集较大，可能会导致内存不足（OOM）的问题。为了解决这个问题，可以采用以下几种方法：

减少模型的内存占用：可以通过减少模型的大小、减少模型的层数或参数数量来降低模型的内存占用。这可以通过使用更简单的模型结构、减少隐藏层的节点数、减少卷积核的数量等方式实现。
使用分布式训练：TensorFlow支持在多个GPU上进行分布式训练，以提高训练速度和内存利用率。通过将模型和数据分配到多个GPU上并行计算，可以减少单个GPU的内存压力。可以使用TensorFlow的分布式训练功能来实现这一点。
使用TensorFlow的内存优化技术：TensorFlow提供了一些内存优化技术，可以帮助减少内存占用。例如，可以使用TensorFlow的变量共享机制来减少重复创建变量的内存开销，可以使用TensorFlow的内存分配器来优化内存分配和释放的效率。
使用TensorFlow的数据并行技术：如果模型的输入数据较大，可以使用TensorFlow的数据并行技术将数据分成多个小批次进行训练，以减少单个批次的内存占用。
使用更高内存容量的GPU：如果以上方法无法解决内存不足的问题，可以考虑使用内存容量更大的GPU来进行训练。较新的GPU通常具有更高的内存容量，可以更好地处理大型模型和数据集。

腾讯云相关产品和产品介绍链接地址：

腾讯云机器学习平台（https://cloud.tencent.com/product/tensorflow）
腾讯云GPU云服务器（https://cloud.tencent.com/product/cvm-gpu）
腾讯云分布式训练（https://cloud.tencent.com/product/tf-distributed-training）
腾讯云容器服务（https://cloud.tencent.com/product/ccs）
腾讯云弹性伸缩（https://cloud.tencent.com/product/as）
腾讯云高性能计算（https://cloud.tencent.com/product/hpc）
腾讯云深度学习工具箱（https://cloud.tencent.com/product/dl-toolbox）

相关搜索:如何在cupy中使用多个gpus？Tensorflow: 6层CNN: OOM (使用10 GPU内存)如何在MATLAB上使用多个GPUs设备内存不足 tensorflow如何使用多个cpu 如何在别人提交任务的前提下，在集群上使用多个gpus？在TensorFlow中使用多个输入管道 Tensorflow:使用多线程加载/运行多个模型如何在TensorFlow GradientTape中使用多个渐变？在TensorFlow和其他框架中获取多个变量(开销)使用BERT迭代多个文件以获取QA不返回任何结果无法使用VM选项获取转储文件:引发OOM异常时出现HeapDumpOnOutOfMemoryError 在C语言中获取多个单词而不获取\n 使用获取列表运行tensorflow不起作用一次使用多个批次计算tensorflow指标使用单个会话在tensorflow中执行多个模型在tensorflow中使用多个回调时出错 tensorflow TypeError: run()为参数'feed_dict‘获取了多个值慢tensorflow代码，是否可以批量评估并获取多个损失分数？如何使用多个GPU通过Tensorflow进行单独的训练？获取AttributeError:在使用Tensorflow和MNIST数据时获取__exit__

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TensorFlow介绍_中英文对照

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Ubuntu16.04安装TensorFlow2.x CPU和GPU必备指南

版权声明：本文为博主原创文章，遵循 CC 4.0 BY-SA 版权协议，转载请附上原文出处链接和本声明。

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判断gpu是否可用

# 查看Keras 是否可使用gpu from keras import backend as K gpu =K.tensorflow_backend._get_available_gpus() print(gpu) # 查看tensorflow是否可使用gpu import tensorflow as tf print(tf.test.is_gpu_available())

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【磐创AI导读】：本系列文章介绍了与tensorflow的相关知识，包括其介绍、安装及使用等。本篇文章是本系列文章的最后一篇。查看上篇：一文上手Tensorflow2.0之tf.keras｜三。在文末作者给出了答疑群的二维码，有疑问的读者可以进群提问。想要获取更多的机器学习、深度学习资源，欢迎大家点击上方蓝字关注我们的公众号：磐创AI。

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分布式TensorFlow入门教程

深度学习在各个领域实现突破的一部分原因是我们使用了更多的数据（大数据）来训练更复杂的模型（深度神经网络），并且可以利用一些高性能并行计算设备如GPU和FPGA来加速模型训练。但是有时候，模型之大或者训练数据量之多可能超出我们的想象，这个时候就需要分布式训练系统，利用分布式系统我们可以训练更加复杂的模型（单机无法装载），还可以加速我们的训练过程，这对于研究者实现模型的超参数优化是非常有意义的。2017年6月，Facebook发布了他们的论文Accurate, Large Minibatch SGD:Training ImageNet in 1 Hour，文中指出他们采用分布在32个服务器上的256块GPUs将Resnet-50模型在ImageNet数据集上的训练时间从两周缩短为1个小时。在软件层面，他们使用了很大的minibatch（8192）来训练模型，并且使学习速率正比于minibatch的大小。这意味着，采用分布式系统可以实现模型在成百个GPUs上的训练，从而大大减少训练时间，你也将有更多的机会去尝试各种各样的超参数组合。作为使用人数最多的深度学习框架，TensorFlow从version 0.8开始支持模型的分布式训练，现在的TensorFlow支持模型的多机多卡（GPUs和 CPUs）训练。在这篇文章里面，我将简单介绍分布式TensorFlow的基础知识，并通过实例来讲解如何使用分布式TensorFlow来训练模型。

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