在进行深度学习等GPU密集型任务时，GPU显存的大小往往是影响模型训练效果的重要因素之一。如果GPU显存大小不足以容纳模型及其输入数据，则会导致程序崩溃或无法正常运行。因此，如何拆分GPU显存大小成为一个需要解决的问题。

    1.确定GPU显存大小

    在进行GPU计算前，首先需要确定当前系统中GPU的显存大小。可以使用nvidia-smi命令来查看当前系统中所有GPU的相关信息。输入以下命令：

    nvidia-smi

    该命令会输出当前系统中所有NVIDIAGPU卡的相关信息，包括GPU名称、驱动版本、显存使用情况等。

    2.修改TensorFlow代码

    在TensorFlow中，可以通过设置allow_growth为True来自适应地调整tensorflow占用的显存大小。首先需要导入以下库：

    python

    importtensorflowastf

    fromkeras.backend.tensorflow_backendimportset_session

    然后，可以通过设置TensorFlowsession来实现自适应调整显存大小：

    python

    config=tf.ConfigProto()

    config.gpu_options.allow_growth=True

    set_session(tf.Session(config=config))

    3.使用tf.data.Dataset分批读取数据

    当需要处理大量训练数据时，内存可能无法一次性加载全部数据。这时，可以使用tf.data.Dataset类来进行数据的分批读取。以下是一个简单的例子：

    python

    dataset=tf.data.Dataset.from_tensor_slices((x_train,y_train))

    dataset=dataset.shuffle(buffer_size=10000)

    dataset=dataset.batch(batch_size)

    其中，x_train和y_train分别是输入数据和对应的标签，batch_size表示每个batch中包含的样本数。使用shuffle函数可以对数据进行随机打乱，从而提高模型的泛化能力。

    4.使用CUDA_VISIBLE_DEVICES指定GPU设备

    在多GPU环境下，可以使用CUDA_VISIBLE_DEVICES环境变量来指定使用哪几个GPU设备。例如，以下命令将仅使用第0号和第1号GPU设备：

    bash

    exportCUDA_VISIBLE_DEVICES=0,1

    5.使用Horovod实现多GPU并行训练

    当需要处理大规模训练数据时，单个GPU可能无法满足训练速度的需求。这时，可以使用Horovod等工具实现多GPU并行训练。以下是一个简单的例子：

    python

    importhorovod.tensorflowashvd

    #InitializeHorovod

    hvd.init()

    #PinGPUtobeusedtoprocesslocalrank(oneGPUperprocess)

    config=tf.ConfigProto()

    config.gpu_options.visible_device_list=str(hvd.local_rank())

    set_session(tf.Session(config=config))

    #Buildmodel...

    opt=tf.train.AdamOptimizer(0.001*hvd.size())

    opt=hvd.DistributedOptimizer(opt)

    #Compilemodel...

    model.fit(x_train,y_train,batch_size=batch_size*hvd.size(),epochs=epochs,verbose=1)

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