只有“Import”在GPU中使用10 GPU

Question

我使用的是EC2 GPU机与预制件的AMIs.我只是把‘进口角’和运行它。它需要11519MiB (在12181MiB中)。这是没有意义的，对吧？

我在谷歌上查过。我想它可能来自路径设置。我不知道是什么导致了记忆泄漏。

有谁知道这个解决方案或者和我有类似的经历吗？

-更新--这是我公司GPU服务器中的LD_LIBRARY_PATH，当我第一次使用该服务器时，只安装了tensorflow，而不是tensorflow-gpu。所以我刚做了'pip安装-升级tensorflow-gpu‘

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Answer 1

我解决了问题。

这与Keras & Tensorflow内存分配问题有关。我的设置自动分配GPU中的所有内存。下面我来解决这个问题。总之，谢谢大家

import tensorflow as tf
gpu_options = tf.GPUOptions(per_process_gpu_memory_fraction=0.2)
sess = tf.Session(config=tf.ConfigProto(gpu_options=gpu_options))
from keras import backend as K
import tensorflow as tf
config = tf.ConfigProto()
config.gpu_options.per_process_gpu_memory_fraction = 0.2
session = tf.Session(config=config)
K.set_session(session)