Tensorflow の GPU メモリに関する質問をいくつか見ましたが、GPU サポートのない Pine64 にインストールしました。
つまり、非常に限られたリソース (CPU と RAM のみ) で実行しており、Tensorflow がそれをすべて必要としているようで、マシンが完全にフリーズします。
Tensorflow に割り当てられる処理能力とメモリの量を制限する方法はありますか? bazel 独自の--local_resourcesフラグに似たものはありますか?
ベストアンサー1
これにより、一度に1つのオペレーションを実行するセッションが作成され、オペレーションごとに1つのスレッドのみが作成されます。
sess = tf.Session(config=
tf.ConfigProto(inter_op_parallelism_threads=1,
intra_op_parallelism_threads=1))
メモリ制限についてはよくわかりませんが、オンデマンドで割り当てられるようです。ネットワークが100GBのRAMを必要とするときにTensorFlowがマシンをフリーズさせたことがあるので、解決策としてはRAMをあまり必要としないネットワークを作ることでした。