

GPUがひとつだけ存在するマシンでtensorflowを動かすとき、

[code]

    gpuConfig = tf.ConfigProto(
        gpu_options=tf.GPUOptions(per_process_gpu_memory_fraction=0.5),
        device_count={'GPU': 0})
    
    with tf.Session(config=gpuConfig) as sess:
    
[/code]

と設定を行うと、nvidia-smiコマンドでGPU使用の詳細を調べたところ、freeなメモリが1GiB以上あるにもかかわらず、GPU memory
usageの部分にそのプログラムが使用するメモリが25MiB程度しか取れていないと表示されてしまいます。  
この問題はどう解決すればいいのでしょうか？どなたかご教授いただけると助かります。


CC BY-SA 3.0
2017-03-01T17:10:46.237
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2022-05-19T08:00:15.033
20217
question
tensorflow gpu
tensorflowのGPU使用制限の設定について


device_countは計算に使用するデバイスの数を指定するのでこの場合は1を設定するのが正しいと思います。  
また使用するデバイスの数を制限するためのものなのでGPUひとつのマシンでGPUをひとつ使いたいのであればそもそも設定する必要はないでしょう。

以下に詳しい解説があります。  
<http://qiita.com/kikusumk3/items/907565559739376076b9>


CC BY-SA 3.0
2017-03-02T02:22:48.500
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answer