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·内容
我在多GPU机器上遇到了OOM，因为TF 2.3似乎只使用一个GPU来分配张量。tensorflow/core/framework/op_kernel.cc:1767] OP_REQUIRES failed at conv_ops.cc:539 : and type float on /job:localhost/repli
浏览 36提问于2021-06-28得票数 1
但是每次我运行代码时，tensorflow并不是在使用GPU，而是使用CPU。我已经安装了最新版本的tensorflow。附加下面的详细信息。(即分配)，以便我们可以重新分配更大的区域，以避免由于内存碎片而导致的OOM。您可以尝试使用较小的批处理大小来观察性能影响。如果要禁用此功能，请设置TF_ENABLE_GPU_GARBAGE_COLLECTION=false。gpus = tf.config.experimental.list_physical_devices(&
浏览 2提问于2021-07-28得票数 0
我正在使用batch Szie256训练的resnet34会导致OOM。但是我使用的机器有8个Titan GPU，分别有12G的GPU内存，我注意到当OOM发生时，仍然有7个GPU备用。当第一个GPU内存不足时，tensorflow不能使用其他并行GPU吗？如何解决这个问题？……………………………………更新…………………………………实际上，我确实通过编码“os.environment”设置了所有gpus都可以工作，我还遗漏了什么，或者有什么问题吗？
浏览 2提问于2020-06-15得票数 0
当我的对象检测Tensorflow 2.5GPU模型启动训练时，我得到了一个资源扩展错误。我使用了18张训练图像和3张测试图像。我正在使用的预训练模型是来自Tensorflow动物园2.2的更快的using ResNet101 V1 640x640型号。我正在使用一个带有8GB专用内存的Nvidia RTX 2070来训练我的模型。
我感到困惑的是，为什么训练过程在训练集如此小的时候占用了GPU的这么多内存。
浏览 4提问于2021-10-12得票数 1
回答已采纳
我正在我的2 Nvidia GTX 1080 GPU上运行cDCGAN (条件DCGAN)在TensorFlow中。我的数据集包含大约32万张大小为64*64和2350个类标签的图像。如果我设置我的批号32或更大，我会得到一个OOM错误，如下所示。所以我现在用的是10个批号。tensorflow.python.framework.errors_impl.ResourceExhaustedError: OOM when allocating tensor with shape如果我执行help -n 1 nvidia-smi
浏览 0提问于2019-03-14得票数 8
回答已采纳
在使用TF作为Python中的人脸检测代码时，我得到了以下错误。错误： True)
我的装备：Tensorflow-GPU 2.1已安装pip安装tensorflow-gpu
浏览 3提问于2021-08-15得票数 0
我读过这样的答案： import tensorflow as tfconfig =那么，如何限制内存使用呢？
浏览 18提问于2019-04-22得票数 4
回答已采纳
我一直在使用单个GTX Titan训练我的tensorflow再训练算法，它工作得很好，但当我尝试在再训练示例中使用多个GPU时，它不起作用，当我在Nvidia SMI中运行它时，它似乎只使用一个GPU为什么会发生这种情况，因为它在从头开始在初始模型中重新训练时使用多个gpus，而不是在重新训练期间？
浏览 5提问于2016-09-05得票数 1
回答已采纳
使用自定义模型运行AWS SageMaker，在多gpu配置中使用Keras加上Tensorflow后端时，TrainingJob在算法错误中失败：由于Keras上有一个关于保存多个gpu模型的错误，所以我在keras.utils中使用了这个覆盖的keras.utils实用程序from keras import Model
impo
浏览 1提问于2018-11-26得票数 0
回答已采纳
测试用例工作：python -c "import tensorflowas tf; print (tf.reduce_sum (tf.random.normal ([1000, 1000])))"
如何使用Visual代码编写的程序在docker中运行，而不是在pythondocker run --gpus all -i
浏览 0提问于2020-06-23得票数 1
12回答
我已经在Ubuntu14.04上安装了GPU版本的tensorflow。我想在CPU上运行tensorflow。通常，我可以使用env CUDA_VISIBLE_DEVICES=0在GPU 0上运行。
我如何在CPU之间进行选择呢？
浏览 12提问于2016-06-06得票数 187
回答已采纳
3回答
我有一台有RTX 2060 GPU的笔记本电脑，我正在使用Keras和TF 2来训练LSTM。我也在监测nvidia-smi使用gpu的情况，我注意到jupyter笔记本和TF最多使用35%，通常gpu的使用率在10-25%之间。47MiB |我的LSTM：
from tensorflow.keras.modelsimport Sequentia
浏览 7提问于2019-11-02得票数 1
回答已采纳
我得到以下错误时，试图创建GCP深入学习VM实例使用我的免费$300学分。我尝试过多个服务器位置(美国西部、美国中部等)。tensorflow-1具有资源警告tensorflow-1-vm：{“ResourceType”：“Compute.v1.instation”，"ResourceErrorCode":"403"，"ResourceErrorMessage":{"code":403，“errors”：{“ResourceErrorMessa
浏览 0提问于2019-02-21得票数 1
2回答
我使用GPU来训练一个模型，并使用来自Inception v3的迁移学习。权重=‘imagenet’。卷积基被冻结，顶部的致密层用于MNIST数字识别的10类分类。steps_per_epoch=60000 // 86)当我对数据生成器使用当我尝试使用preprocessing_function=tf.keras.applications.inception_v3.pre
浏览 1提问于2020-07-01得票数 0
我使用具有tensorflow和多个gpu配置的python 3，我尝试使用插入多个gpu模型，我创建了一个模型，它很好，编译、运行和训练，但是当我尝试在模型编译之前添加这个模型：model = multi_gpu_model(model, gpus=2, cpu_merge=False)
TypeError: int()参数必须是字符串
浏览 0提问于2019-01-30得票数 2
执行部分:Conv2D
conda install -c anaconda keras-gpu
cudatoolkit 10.0.130
浏览 0提问于2020-01-24得票数 1
我在谷歌Colab上使用TF-2.0中的keras。下面是解码器Keras模型的代码。_graph_fn(*converted_inputs) File "/Users/ydc/dl-npm/lib/python3.7&#
浏览 0提问于2019-07-16得票数 12
我遇到的问题是，我不能成功地把我的训练批次分成多个GPU。如果使用来自multi_gpu_model的tensorflow.keras.utils，则tensorflow将在所有可用的gpu(例如2)上分配全部内存，但如果监视nvidia，则只使用第一个gpu= multi_gpu_model(model, gpus=2, cpu_merge=False) # weights merge on GPU (recommended for NV-link)注意:第二个gpu几乎什么也不做：
浏览 0提问于2019-03-06得票数 0
我发现没有办法让'num_gpus‘函数在TF2.0中工作。我认为这应该可以通过'compat.v1‘来实现。我在helper_function中使用了'tensorflow.contrib.eager.num_gpus()‘来初始化gpu。 在TF 2.0中获取所需信息的预期方式是什么？
浏览 53提问于2019-04-02得票数 1
1回答
我发现可以使用tensorflow将神经网络训练分布到多个gpus上：https://www.tensorflow.org/guide/distributed_training 我想知道是否有可能在我的笔记本电脑的
浏览 60提问于2020-03-28得票数 3
回答已采纳
扫码
添加站长 进交流群
领取专属 10元无门槛券
手把手带您无忧上云
相关资讯
热门标签
云服务器
ICP备案
对象存储
即时通信 IM
实时音视频活动推荐
腾讯云开发者
