解决Tensorflow占用GPU显存问题

1. 问题背景

在使用Tensorflow深度学习框架时，有时会遇到GPU显存占用过高的问题。这会导致系统无法同时运行其他程序，影响工作效率。本文将介绍如何解决Tensorflow占用GPU显存过高的问题。

2. GPU显存问题分析

GPU显存占用过高的问题通常发生在模型训练的过程中。当训练数据集较大或模型架构较复杂时，模型会占用较多的显存。这会导致系统的显存资源不足，无法同时运行其他程序。

Tensorflow默认会占用全部可用的GPU显存。这在大多数情况下是合理的，因为Tensorflow需要尽可能充分利用GPU的计算能力。然而，对于一些较小的模型或较旧的显卡，这可能并不是必要的。因此，我们需要找到一种方法来限制Tensorflow占用的显存。

3. 解决方法

3.1 设置显存限制

Tensorflow提供了一种方法来限制GPU显存的使用。我们可以通过设置CUDA_VISIBLE_DEVICES环境变量来实现。CUDA_VISIBLE_DEVICES变量指定了要使用的GPU设备的索引。通过设置该变量，我们可以限制Tensorflow只使用指定的GPU设备，并且只使用该设备的一部分显存。

import os

os.environ["CUDA_VISIBLE_DEVICES"] = "0" # 只使用第一个GPU设备

上述代码将设置环境变量CUDA_VISIBLE_DEVICES为0，表示只使用第一个GPU设备。我们可以根据实际情况来设置相应的值。

在设置了显存限制之后，我们需要重新运行Tensorflow的程序才能生效。

3.2 动态分配显存

另一种解决方法是使用Tensorflow的动态分配显存的功能。通过设置Tensorflow的GPU显存增长选项，我们可以让Tensorflow根据需要动态分配显存。

import tensorflow as tf

gpus = tf.config.experimental.list_physical_devices('GPU')
if gpus:
    try:
        # 设置GPU显存动态增长
        for gpu in gpus:
            tf.config.experimental.set_memory_growth(gpu, True)
    except RuntimeError as e:
        print(e)

上述代码将检查系统上的所有GPU设备，并将它们的显存增长选项设置为True。这样，当Tensorflow需要更多显存时，系统会自动分配显存。

4. 示例代码

import tensorflow as tf

import os
# 设置环境变量，只使用第一个GPU设备
os.environ["CUDA_VISIBLE_DEVICES"] = "0"
# 动态分配显存
gpus = tf.config.experimental.list_physical_devices('GPU')
if gpus:
    try:
        for gpu in gpus:
            tf.config.experimental.set_memory_growth(gpu, True)
    except RuntimeError as e:
        print(e)
# 加载模型并训练
model = tf.keras.models.Sequential([
    # 模型层定义
])
model.compile(optimizer='adam', loss='sparse_categorical_crossentropy', metrics=['accuracy'])
model.fit(train_images, train_labels, epochs=10)
# 使用模型进行推理
predictions = model.predict(test_images)

5. 总结

通过设置显存限制或动态分配显存，我们可以解决Tensorflow占用GPU显存过高的问题。这样可以提高系统的运行效率，使得系统可以同时运行其他程序。