Получение списка доступных GPU в TensorFlow: подробный гид
Быстрый ответ
Для определения доступных GPU-устройств в TensorFlow рекомендуется использовать функцию tf.config.list_physical_devices('GPU')
. Данный метод вернёт перечень устройств GPU, которые могут быть использованы TensorFlow. Если вы хотите определить количество доступных GPU, запустите следующий фрагмент кода:
import tensorflow as tf
print("Количество доступных GPU устройств: ", len(tf.config.list_physical_devices('GPU')))
Спустя запуск этого скрипта, вы увидите на экране общее число GPU, которые TensorFlow смогла определить. Функция len()
поможет провести подсчёт без дополнительных сложностей.
Предотвращение проблем с распределением памяти GPU
При работе с GPU в TensorFlow крайне важно организовать правильное управление памятью устройств. По умолчанию, TensorFlow стремится зарезервировать всю возможную память GPU, что может вызвать конфликты с другими программами или затруднить повторные запуски моделей. Чтобы предотвратить подобные проблемы, предлагается следующий подход:
- Включите динамическое расширение памяти GPU. Настройка параметра
allow_growth
в значениеTrue
предоставляет TensorFlow возможность использовать только ту память, которая действительно нужна, автоматически расширяя её при необходимости.
В TensorFlow 1.x динамическое расширение памяти настраивается в сессиях следующим образом:
import tensorflow as tf
config = tf.ConfigProto()
config.gpu_options.allow_growth = True
session = tf.InteractiveSession(config=config)
В TensorFlow 2.0 и более поздних версиях предлагается использовать данную настройку:
import tensorflow as tf
gpus = tf.config.experimental.list_physical_devices('GPU')
if gpus:
try:
# На данном этапе здесь должен быть представлен код, обеспечивающий настройку динамического расширения памяти для устройств GPU.
# Код представлен не в полном объёме и требует дополнения.
Не смотря на то, что статья была недостаточно полной, главная идея заключается в демонстрации методов управления памятью GPU в TensorFlow.