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社区首页 >问答首页 >如何降低Tensorflow的内存消耗？

问如何降低Tensorflow的内存消耗？
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Stack Overflow用户

提问于 2020-02-24 10:33:44

回答 1查看 3.3K关注 0票数 2

你好，

我试图在我的Nvidia Jetson上使用YOLO的DarkFlow实现(它使用Tensorflow作为后端)来检测对象。我有所有的设置和东西，但它不想训练。我将其设置为GPU模式，输出中的一行表示如下：

Created TensorFlow device (/job:localhost/replica:0/task:0/device:GPU:0 with 897MB memory) -> physical GPU (device: 0, name: NVIDIA Tegra X1, pci bus id: 0000:00:00.0, compute capability: 5.3)

这是它在没有任何进一步消息的情况下“杀死”训练之前输出的最后一行。因为这是一个复杂的神经网络，我认为原因是内存消耗过大。现在我只能使用这个GPU在我的Jetson所以，谁有建议如何降低它或如何解决问题，否则？

谢谢你提前给我答案！

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回答 1

Stack Overflow用户

回答已采纳

发布于 2020-03-08 01:09:47

您可以尝试将batch_size降低到1，并降低width,height值，但不建议进行jetson nano培训。其有限的功能(4GB的共享内存)阻碍了学习过程。为了克服这些限制，您可以尝试使用这 post或这 one来增加用作RAM的swap_area，但我还是建议只使用nano进行推断。

EDIT1:众所周知，Tensorflow倾向于分配所有可用的内存，这使得进程被OS杀死。要解决这个问题，可以使用tf.GPUOptions限制Tensorflow的内存使用。

gpu_options = tf.GPUOptions(per_process_gpu_memory_fraction=0.4)
session = tf.Session(config=tf.ConfigProto(gpu_options=gpu_options))

我们选择per_process_gpu_memory_fraction为0.4是因为最好的做法是不要让Tensorflow分配的内存超过可用资源的一半(也因为它是共享的)。

祝你好运。

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原文链接：

https://stackoverflow.com/questions/60382007

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