使用GPU时，如何控制GPU的占用大小，每次用都是剩多少用多少
在使用 GPU 进行模型训练或推理时，可以通过设置 Tensorflow 或 PyTorch 等深度学习框架的 GPU 配置参数来控制 GPU 的占用大小。以下是一些常用的 GPU 配置参数：
Tensorflow: 在 Tensorflow 中，您可以通过设置 tf.config.gpu.set_per_process_memory_fraction 和 tf.config.gpu.set_per_process_memory_growth 参数来控制 GPU 的占用大小。其中，set_per_process_memory_fraction 参数用于指定 GPU 显存的占用比例，而 set_per_process_memory_growth 参数用于启用动态 GPU 显存分配，以避免 GPU 显存被占用过多。
例如，以下代码将设置 Tensorflow 在 GPU 上使用的显存比例为 0.3：
stylus
Copy
import tensorflow as tf
gpus = tf.config.experimental.list_physical_devices('GPU')
if gpus:
try:
tf.config.experimental.set_virtual_device_configuration(
gpus[0],
[tf.config.experimental.VirtualDeviceConfiguration(memory_limit=1024*6.0)])
except RuntimeError as e:
print(e)
tf.config.gpu.set_per_process_memory_fraction(0.3)
tf.config.gpu.set_per_process_memory_growth(True)
在使用GPU时，您可以通过以下方法来控制GPU的占用大小，以每次使用剩余的容量：
使用GPU内存限制：在代码中，您可以设置GPU内存的限制。对于大多数深度学习框架，例如TensorFlow和PyTorch，都提供了相关的参数或API来设置GPU内存的上限。通过设置适当的值，您可以限制每次任务使用的GPU内存大小。
动态分配GPU内存：某些框架还提供了动态分配GPU内存的功能，这意味着它们会根据需要自动调整内存的使用情况。在这种情况下，您可以不必手动设置固定的内存限制，而是让框架根据实际需求进行自动管理。
使用GPU资源管理工具：有一些GPU资源管理工具可以帮助您更精确地控制GPU的占用大小。例如，在Linux系统上，可以使用NVIDIA System Management Interface（nvidia-smi）命令行工具来监控和管理GPU资源。它提供了一些选项，如设置GPU内存使用限制、查询GPU状态等。
