python – 在同一GPU上运行多个tensorflow进程是不安全的吗？

内容导读

互联网集市收集整理的这篇技术教程文章主要介绍了python – 在同一GPU上运行多个tensorflow进程是不安全的吗？，小编现在分享给大家，供广大互联网技能从业者学习和参考。文章包含1107字，纯文字阅读大概需要2分钟。

内容图文

我只有一个GPU(Titan X Pascal,12 GB VRAM),我想在同一个GPU上并行训练多个模型.

我尝试在单个python程序(称为model.py)中封装我的模型,并在model.py中包含代码以限制VRAM使用(基于this example).我能够在我的GPU上同时运行3个model.py实例(每个实例占我的VRAM的不到33％).神奇的是,当我尝试使用4个模型时,我收到了一个错误：

2017-09-10 13：27：43.714908：E tensorflow / stream_executor / cuda / cuda_dnn.cc：371] coul
d不要创建cudnn句柄：CUDNN_STATUS_INTERNAL_ERROR
2017-09-10 13：27：43.714973：E tensorflow / stream_executor / cuda / cuda_dnn.cc：338] coul
d不要破坏cudnn句柄：CUDNN_STATUS_BAD_PARAM
2017-09-10 13：27：43.714988：F tensorflow / core / kernels / conv_ops.cc：672]检查失败
：stream-> parent() – > GetConvolveAlgorithms(conv_parameters.ShouldIncludeWinogradNon
fusedAlgo< T>()&算法)
中止(核心倾倒)

我后来观察到on the tensorflow Github,人们似乎认为每个GPU运行多个tensorflow进程是不安全的.这是真的,并且有解释为什么会这样吗？为什么我能够在同一GPU上运行3个tensorflow进程而不是4个？

解决方法:

简而言之：是的,在同一GPU上运行多个过程是安全的(截至2017年5月).这样做以前是不安全的.

Link to tensorflow source code that confirms this

内容总结

以上是互联网集市为您收集整理的python – 在同一GPU上运行多个tensorflow进程是不安全的吗？全部内容，希望文章能够帮你解决python – 在同一GPU上运行多个tensorflow进程是不安全的吗？所遇到的程序开发问题。 如果觉得互联网集市技术教程内容还不错，欢迎将互联网集市网站推荐给程序员好友。

内容备注

版权声明：本文内容由互联网用户自发贡献，该文观点与技术仅代表作者本人。本站仅提供信息存储空间服务，不拥有所有权，不承担相关法律责任。如发现本站有涉嫌侵权/违法违规的内容， 请发送邮件至 gblab@vip.qq.com 举报，一经查实，本站将立刻删除。

内容手机端

---