限制tensorflow训练时的显存设置，以及可见显卡号

import tensorflow as tf
import os
os.environ["CUDA_VISIBLE_DEVICES"] = ‘0‘ #use GPU with ID=0
config = tf.ConfigProto()
config.gpu_options.per_process_gpu_memory_fraction = 0.5 # maximun alloc gpu50% of MEM
config.gpu_options.allow_growth = True #allocate dynamically
sess = tf.Session(config = config)

原文地址：https://www.cnblogs.com/ywheunji/p/12148434.html

时间： 2024-11-10 21:34:32

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原文链接:https://oldpan.me/archives/how-to-calculate-gpu-memory 前言亲,显存炸了,你的显卡快冒烟了! torch.FatalError: cuda runtime error (2) : out of memory at /opt/conda/conda-bld/pytorch_1524590031827/work/aten/src/THC/generic/THCStorage.cu:58 想必这是所有炼丹师们最不想看到的错误,没有之一.

关于显卡的显存

显存,也被叫做帧缓存,它的作用是用来存储显卡芯片处理过或者即将提取的渲染数据.如同计算机的内存一样,显存是用来存储要处理的图形信息的部件. 作用显存如同计算机的内存一样,显存是用来存储要处理的图形信息的部件.我们在显示屏上看到的画面是由一个个的像素点构成的,而每个像素点都以4至32甚至64位的数据来控制它的亮度和色彩,这些数据必须通过显存来保存,再交由显示芯片和CPU调配,最后把运算结果转化为图形输出到显示器上.显存和主板内存一样,执行存贮的功能,但它存贮的对像是显卡输出到显示器上的每个像素

tensorflow中使用指定的GPU及GPU显存

~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~ 本文目录 1 终端执行程序时设置使用的GPU 2 python代码中设置使用的GPU 3 设置tensorflow使用的显存大小 3.1 定量设置显存 3.2 按需设置显存 ~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~ 转载请注明出处: http://www.cnblogs.com/darkknightzh/p/6591923.html 参考网址: http://stackoverflo

（原）tensorflow中函数执行完毕，显存不自动释放

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深入理解卷积与模型大小问题，解决显存不足

在训练自己的模型时常常出现显存不足等问题,这个时候我们常用的方法就是调参.一般常用的方法有以下几点: 模型压缩网络参数调整, 比如减小训练图像大小,降低FC output个数,使用小的conv kernel size等.深度学习框架调整减层但是对于既定网络,我们减小训练图像大小或者改变batchsize大小都会影响模型的性能,这点在目标检测和语义分割中反应比较明显.那么我们要做的是在不改变网络性能的情况下,尽量的压缩模型,空出足够的显存进行GPU加速. GPU基础知识我们利用gpustat工具包

Mac更改显存

今天尝试了发现很有效果不敢独享所以贴一下,如果我火星了 ..就无视我吧问题表现为: 1. 随机出现花屏,和横线. 随机出现死机2. 随着再次渲染(例如桌面背景切换),花屏或横线会消失3. 当观看电影,游戏,或使用占内存的程序时,花屏或横线出现几率变大4. 开机时不容易出现花屏或横线若你出现的问题和上述明显不同,那就不一定有效果这个问题我查了很久基本觉得应该是MAC对需要的要求大于实际分配的显存导致的所以很多人发帖说加到8G内存变成512M显存就解决了这边就是手动把显存调整上去

D3D中的AGP内存、系统内存、显存的理解

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【原创】Linux环境下的图形系统和AMD R600显卡编程(4)——AMD显卡显存管理机制

显卡使用的内存分为两部分,一部分是显卡自带的显存称为VRAM内存,另外一部分是系统主存称为GTT内存(graphics translation table和后面的GART含义相同,都是指显卡的页表,GTT 内存可以就理解为需要建立GPU页表的显存).在嵌入式系统或者集成显卡上,显卡通常是不自带显存的,而是完全使用系统内存.通常显卡上的显存访存速度数倍于系统内存,因而许多数据如果是放在显卡自带显存上,其速度将明显高于使用系统内存的情况(比如纹理,OpenGL中分普通纹理和常驻纹理). 某些内容是必

神经网络训练时出现nan错误

现在一直在用TensorFlow训练CNN和LSTM神经网络,但是训练期间遇到了好多坑,现就遇到的各种坑做一下总结 1.问题一;训练CNN的时候出现nan CNN是我最开始接触的网络,我的研究课题就是利用CNN,LSTM等网络对人体动作做识别.动作数据来源于手机的加速度计,做动作的人在固定位置携带手机并做特定动作,实验人员接收手机的加速度计数值并打上特定的动作标签. 在训练CNN网络时一共遇到两处坑,一是遇到在训练期间遇到nan错误,这个错误很常见.nan的错误多源于你的学习率设置的太大或者ba