Как можно предотвратить ошибки памяти при работе с TensorFlow на GPU?

Несколько способов предотвратить ошибки памяти при работе с TensorFlow на GPU:

• Настроить выделение памяти GPU. www.slingacademy.com Можно выделить только тот объём памяти, который нужен скрипту, и позволить TensorFlow динамически увеличивать использование памяти по мере необходимости. www.slingacademy.com Также можно установить лимит на максимальное выделение памяти. www.slingacademy.com
• Уменьшить размер партии. nulldog.com www.slingacademy.com Меньшие партии требуют меньше памяти для обработки. nulldog.com
• Сократить размер модели. nulldog.com Можно использовать меньше слоёв или параметров, а также попробовать методы сжатия модели, например, обрезку или квантование. nulldog.com
• Закрыть сессии TensorFlow. nulldog.com Это позволит освободить память GPU, которую занимает сессия после использования. nulldog.com
• Использовать инструменты профилирования памяти. nulldog.com Например, TensorFlow Profiler помогает выявить узкие места в использовании памяти, а NVIDIA Nsight Systems — проанализировать использование GPU и выделение памяти. nulldog.com
• Использовать CPU как альтернативу. www.slingacademy.com Если ограничения памяти GPU сохраняются, можно запустить TensorFlow на CPU. www.slingacademy.com

Оптимальные настройки зависят от конкретной модели, набора данных и оборудования. nulldog.com Важно экспериментировать с разными конфигурациями, чтобы найти баланс между эффективностью использования памяти и производительностью модели. nulldog.com