1. 背景介绍
在深度学习领域中，TensorFlow是使用广泛的框架之一。然而，当训练大型模型或使用大数据集时，TensorFlow默认会占用大量的显存。这对于拥有较小显存的计算机和服务器来说可能是一个问题。因此，限制TensorFlow使用的显存大小是很有必要的。接下来的文章将介绍如何在TensorFlow中实现对显存大小的限制。
2. 显存的限制方法
2.1. 使用GPUOptions
TensorFlow提供了一个名为tf.GPUOptions的类，可以用于配置TensorFlow的GPU选项，包括限制显存的大小。我们可以通过设置该选项中的per_process_gpu_memory_fraction来控制TensorFlow使用的显存大小的比例。
import tensorflow as tf
# 创建一个GPUOptions对象并设置显存比例为0.6
gpu_options = tf.GPUOptions(per_process_gpu_memory_fraction=0.6)
# 创建一个会话，并将GPUOptions对象传递给会话的配置参数
config = tf.ConfigProto(gpu_options=gpu_options)
session = tf.Session(config=config)
# 在会话中继续使用TensorFlow
# ...
通过以上代码，我们可以在TensorFlow会话中限制显存的使用比例为0.6。
2.2. 动态分配显存
除了使用per_process_gpu_memory_fraction限制比例，我们还可以将显存大小的限制修改为动态分配模式。这样可以根据运行时所需的显存量自动调整显存的使用。
import tensorflow as tf
# 创建一个GPUOptions对象并设置显存动态分配
gpu_options = tf.GPUOptions(allow_growth=True)
# 创建一个会话，并将GPUOptions对象传递给会话的配置参数
config = tf.ConfigProto(gpu_options=gpu_options)
session = tf.Session(config=config)
# 在会话中继续使用TensorFlow
# ...
通过以上代码，我们将显存的分配方式修改为动态分配模式，TensorFlow会根据需要动态分配可用的显存。
2.3. 设置并行性
除了以上的显存限制方式，我们还可以通过设置TensorFlow的并行性来降低对显存的需求。一种常见的方法是将tf.session的参数intra_op_parallelism_threads和inter_op_parallelism_threads设置为较低的值。
import tensorflow as tf
# 创建一个会话，并设置并行性
config = tf.ConfigProto(intra_op_parallelism_threads=2, inter_op_parallelism_threads=2)
session = tf.Session(config=config)
# 在会话中继续使用TensorFlow
# ...
通过以上代码，我们将TensorFlow的并行线程数限制为2，降低了对显存的需求。
3. 结论
本文介绍了在TensorFlow中限制显存大小的几种方法。我们可以通过设置tf.GPUOptions中的per_process_gpu_memory_fraction属性或者将显存大小的限制修改为动态分配模式来实现显存的限制。此外，我们还可以通过设置TensorFlow的并行性来降低对显存的需求。通过以上的方法，我们可以在训练大型模型时有效地管理和控制显存的使用。