【解决】ValueError: Memory growth cannot differ between GPU devices

在ubuntu系统下双显卡运行TensorFlow代码报错：

ValueError: Memory growth cannot differ between GPU devices

报错的代码位置为： tf.config.experimental.set_memory_growth(physical_devices[0], True)

全部代码：

import os
import tensorflow as tf
from tensorflow.keras.applications import resnet50


physical_devices = tf.config.list_physical_devices('GPU')
print(physical_devices)

tf.config.experimental.set_memory_growth(physical_devices[0], True)
 
#加载预训练模型
model = resnet50.ResNet50(weights='imagenet')
 
#save_model方式保存模型
tf.saved_model.save(model, "resnet/1/")

报错：

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查了网上的各种说法，有的说是TensorFlow的版本问题，有的说是TensorFlow的bug问题，有的说的gpu的版本问题（只有rtx2070和rtx2080的双显卡才会报错）

 

于是我就换了在服务器上运行，服务器为4卡泰坦，运行结果与上面的相同。

 

通过这样的对比实验我们可以得出结论，那就是这个并不是TensorFlow版本问题或是显卡版本问题，而是对于多显卡的运行模式下上面的写法并不是很正确，这本身就是TensorFlow的预先设定。

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 如果代码修改下就可以不报错，也就是添加内容：os.environ['CUDA_VISIBLE_DEVICES']='0'

import os
import tensorflow as tf
from tensorflow.keras.applications import resnet50


os.environ['CUDA_VISIBLE_DEVICES']='0'


physical_devices = tf.config.list_physical_devices('GPU')
print(physical_devices)

tf.config.experimental.set_memory_growth(physical_devices[0], True)
 
#加载预训练模型
model = resnet50.ResNet50(weights='imagenet')
 
#save_model方式保存模型
tf.saved_model.save(model, "resnet/1/")

运行正常不报错：

如果修改成下面这样，依然报同样的错误。

import os
import tensorflow as tf
from tensorflow.keras.applications import resnet50


#os.environ['CUDA_VISIBLE_DEVICES']='0'


physical_devices = tf.config.list_physical_devices('GPU')
print(physical_devices)


#os.environ['CUDA_VISIBLE_DEVICES']='0'
tf.config.experimental.set_memory_growth(physical_devices[0], True)

 
#加载预训练模型
model = resnet50.ResNet50(weights='imagenet')
 
#save_model方式保存模型
tf.saved_model.save(model, "resnet/1/")

回过头我们再仔细研究下报错的信息：

其实之所以报错就是因为主机有多块显卡，我们默认进行计算的时候是使用所有的显卡的，但是我们设置set_memory_growth时只为了部分显卡做设定，这样就造成了所要调用的显卡中部分显卡为set_memory_growth模式而部分不是，这样就造成了显卡与显卡之间的模式不已配的问题，因此也就报错了：

ValueError: Memory growth cannot differ between GPU devices

解决这个问题也是简单只要我们把所有用到的显卡模式设置为统一，如果设置set_memory_growth模式就为所有显卡都进行设定，也或者我们指定只使用部分显卡然后对这部分指定的显卡设置set_memory_growth模式。而设定只使用部分显卡的写法为：

os.environ['CUDA_VISIBLE_DEVICES']='0'

os.environ['CUDA_VISIBLE_DEVICES']='0,1'

而且需要知道一点，那就是os.environ['CUDA_VISIBLE_DEVICES']='0'这样的设置必须在调用TensorFlow框架之前声明否则不生效，这样同样会报错，就像上面的对比实验一样。

如下面：

为了方便我们可以直接把os.environ['CUDA_VISIBLE_DEVICES']='0'写在文件的最前面。

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如果我们想使用多块显卡进行计算，并且想使用set_memory_growth设置，那么我们就需要对这些显卡都进行set_memory_growth模式设置，具体如下代码：

import os
import tensorflow as tf
from tensorflow.keras.applications import resnet50


os.environ['CUDA_VISIBLE_DEVICES']='0,1'


physical_devices = tf.config.list_physical_devices('GPU')
print(physical_devices)


tf.config.experimental.set_memory_growth(physical_devices[0], True)
tf.config.experimental.set_memory_growth(physical_devices[1], True)

 
#加载预训练模型
model = resnet50.ResNet50(weights='imagenet')
 
#save_model方式保存模型
tf.saved_model.save(model, "resnet/1/")

关键的设置为：

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