TensorflowのCPUとメモリの使用を制限する

Question

Tensorflowを使用したGPUメモリについていくつか質問がありましたが、GPUをサポートしていない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））で実行していて、Tensorflowがすべてを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？バゼル自身の--local_resourcesフラグに似たものはありますか？

Answer 1

これにより、一度に1つの操作を実行し、操作ごとに1つのスレッドのみを実行するセッションが作成されます。

sess = tf.Session(config=
    tf.ConfigProto(inter_op_parallelism_threads=1,
                   intra_op_parallelism_threads=1))

メモリの制限についてはよくわかりません。オンデマンドで割り当てられているようです。ネットワークで100GBのRAMが必要なときに、TensorFlowでマシンをフリーズさせたので、必要なRAMを少なくするネットワークを作成することが解決策でした。