Обмен технологиями

한어Русский языкEnglishFrançaisIndonesianSanskrit日本語DeutschPortuguêsΕλληνικάespañolItalianoSuomalainenLatina

Предисловие

При использовании TensorFlow 2 для обучения или прогнозирования решающее значение имеет правильное управление памятью графического процессора. Неспособность эффективно управлять и освобождать память графического процессора может привести к утечкам памяти, что может повлиять на последующие вычислительные задачи. В этой статье мы рассмотрим несколько способов эффективного освобождения памяти графического процессора как традиционным способом, так и при принудительном завершении задачи.

1. Обычные методы управления видеопамятью

1. Сбросить изображение по умолчанию.

Каждый раз, когда вы запускаете новый график TensorFlow, вызывая tf.keras.backend.clear_session() чтобы очистить текущий график TensorFlow и освободить память.

import tensorflow as tf
tf.keras.backend.clear_session()

2. Ограничьте использование памяти графического процессора.

Настроив политику использования видеопамяти, вы можете предотвратить слишком большую занятость видеопамяти графического процессора.

• Увеличение использования видеопамяти по требованию：

  import tensorflow as tf
  
  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)
  

• Ограничить использование видеопамяти：

  import tensorflow as tf
  
  gpus = tf.config.experimental.list_physical_devices('GPU')
  if gpus:
      try:
          tf.config.experimental.set_virtual_device_configuration(
              gpus[0],
              [tf.config.experimental.VirtualDeviceConfiguration(memory_limit=4096)])  # 限制为 4096 MB
      except RuntimeError as e:
          print(e)
  

3. Освободите память графического процессора вручную.

После обучения или прогнозирования используйте gc Модуль и функции управления памятью TensorFlow вручную освобождают память графического процессора.

import tensorflow as tf
import gc

tf.keras.backend.clear_session()
gc.collect()

4. Используйте with Контекст управления операторами

Используется в коде обучения или прогнозирования. with оператор для автоматического управления выпуском ресурсов.

import tensorflow as tf

def train_model():
    with tf.device('/GPU:0'):
        model = tf.keras.models.Sequential([
            tf.keras.layers.Dense(64, activation='relu', input_shape=(32,)),
            tf.keras.layers.Dense(10, activation='softmax')
        ])
        model.compile(optimizer='adam', loss='categorical_crossentropy')
        # 假设 X_train 和 y_train 是训练数据
        model.fit(X_train, y_train, epochs=10)

train_model()

2. Управление видеопамятью при принудительном завершении задач

Иногда нам нужно принудительно завершить задачу TensorFlow, чтобы освободить память графического процессора.В этом случае используйте Pythonmultiprocessing модуль илиos Модули могут эффективно управлять ресурсами.

1. Используйте multiprocessing модуль

Запуская задачи TensorFlow в отдельных процессах, можно завершить весь процесс, чтобы при необходимости освободить видеопамять.

import multiprocessing as mp
import tensorflow as tf
import time

def train_model():
    model = tf.keras.models.Sequential([
        tf.keras.layers.Dense(64, activation='relu', input_shape=(32,)),
        tf.keras.layers.Dense(10, activation='softmax')
    ])
    model.compile(optimizer='adam', loss='categorical_crossentropy')
    # 假设 X_train 和 y_train 是训练数据
    model.fit(X_train, y_train, epochs=10)

if __name__ == '__main__':
    p = mp.Process(target=train_model)
    p.start()
    time.sleep(60)  # 例如，等待60秒
    p.terminate()
    p.join()  # 等待进程完全终止

2. Используйте os модуль завершает процесс

Получив идентификатор процесса и используя os Модуль, который может принудительно завершить процесс TensorFlow.

import os
import signal
import tensorflow as tf
import multiprocessing as mp

def train_model():
    pid = os.getpid()
    with open('pid.txt', 'w') as f:
        f.write(str(pid))

    model = tf.keras.models.Sequential([
        tf.keras.layers.Dense(64, activation='relu', input_shape=(32,)),
        tf.keras.layers.Dense(10, activation='softmax')
    ])
    model.compile(optimizer='adam', loss='categorical_crossentropy')
    # 假设 X_train 和 y_train 是训练数据
    model.fit(X_train, y_train, epochs=10)

if __name__ == '__main__':
    p = mp.Process(target=train_model)
    p.start()
    time.sleep(60)  # 例如，等待60秒
    with open('pid.txt', 'r') as f:
        pid = int(f.read())
    os.kill(pid, signal.SIGKILL)
    p.join()

Подведем итог

При использовании TensorFlow 2 для обучения или прогнозирования крайне важно правильно управлять памятью графического процессора и освобождать ее.Путем сброса карты по умолчанию, ограничения использования видеопамяти, освобождения видеопамяти вручную и использованияwith Контекст управления операторами позволяет эффективно избежать проблем с утечкой памяти.Если вам нужно принудительно завершить задачу, используйтеmultiprocessing модули иos Модуль может гарантировать своевременное освобождение видеопамяти. С помощью этих методов можно обеспечить эффективное использование ресурсов графического процессора, а также повысить стабильность и производительность вычислительных задач.