تحديد حدود استخدام وحدات المعالجة المركزية والذاكرة في TensorFlow

تقدم TensorFlow العديد من الطرق لتحديد الحدود على استخدام وحدات المعالجة المركزية (CPU) والذاكرة. إليك بعض الطرق الشائعة لتحقيق ذلك:

1. استخدام tf.config.experimental.set_memory_growth: تسمح هذه الوظيفة لـ TensorFlow بزيادة الذاكرة التي يمكن استخدامها عند الحاجة وتجنب حجز كل الذاكرة اللازمة في البداية. يمكنك استخدامها كالتالي:

   pythonCopy code
   import tensorflow as tf
   physical_devices = tf.config.experimental.list_physical_devices('GPU')
   if len(physical_devices) > 0:
       tf.config.experimental.set_memory_growth(physical_devices[0], True)
   

   يجب استدعاء هذا الكود قبل بدء عملية TensorFlow.

2. تحديد الحد الأقصى لاستخدام الذاكرة: يمكنك تحديد الحد الأقصى لاستخدام الذاكرة باستخدام tf.config.experimental.set_virtual_device_configuration:

   pythonCopy code
   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)])
       except RuntimeError as e:
           print(e)
   

   في هذا المثال، يتم تعيين حد أقصى للذاكرة لجهاز الـ GPU الأول بقيمة 1024 ميجابايت.

3. استخدام resource: يمكنك استخدام resource لتحديد الحد الأقصى لاستخدام وحدات المعالجة المركزية (CPU)، مثل هذا:

   pythonCopy code
   import tensorflow as tf
   tf.config.threading.set_intra_op_parallelism_threads(2)
   tf.config.threading.set_inter_op_parallelism_threads(2)
   

   هذا الكود يحدد عدد الخيوط الموازية المستخدمة لعمليات التشغيل الداخلية وبين العمليات. يمكنك تعديل القيم حسب احتياجاتك.

4. تقديم قائمة بالأجهزة المرغوب استخدامها: يمكنك استخدام الكود التالي لتحديد الأجهزة التي تريد استخدامها:

   pythonCopy code
   import tensorflow as tf
   devices = tf.config.experimental.list_physical_devices()
   print("Devices:", devices)
   tf.config.experimental.set_visible_devices(devices[0], 'GPU')
   

   في هذا المثال، يتم تحديد الجهاز الأول كجهاز مرئي.

تذكر أن تقوم بتعديل القيم وفقًا لاحتياجات جهازك وتطبيقك الخاص.

بالتأكيد، هنا بعض المعلومات الإضافية حول تحديد حدود استخدام وحدات المعالجة المركزية (CPU) والذاكرة في TensorFlow:

5. تحديد حدود الذاكرة للعمليات المحددة: يمكنك استخدام tf.config.set_logical_device_configuration لتحديد حدود الذاكرة لعمليات TensorFlow المحددة. على سبيل المثال:

   pythonCopy code
   logical_devices = tf.config.list_logical_devices()
   for logical_device in logical_devices:
       if logical_device.device_type == 'CPU':
           tf.config.set_logical_device_configuration(
               logical_device,
               [tf.config.LogicalDeviceConfiguration(memory_limit=1024)])
   

   هذا الكود يحدد حد أقصى لاستخدام الذاكرة لجميع أجهزة CPU.

6. تقسيم الذاكرة بين أجهزة الـ GPU: إذا كان لديك أكثر من جهاز GPU وتريد تحديد كيفية تقسيم الذاكرة بينها، يمكنك استخدام tf.config.experimental.set_memory_growth بشكل منفصل لكل جهاز:

   pythonCopy code
   gpus = tf.config.experimental.list_physical_devices('GPU')
   if gpus:
       for gpu in gpus:
           tf.config.experimental.set_memory_growth(gpu, True)
   

   هذا الكود يضمن أن TensorFlow سيزيد من الذاكرة المستخدمة لكل GPU تلقائيًا عند الحاجة.

7. تحديد الأجهزة المستخدمة للعمليات المعينة: يمكنك تحديد الأجهزة التي تريد استخدامها لعمليات TensorFlow المعينة باستخدام tf.device، على سبيل المثال:

   pythonCopy code
   with tf.device('/CPU:0'):
       # الكود الخاص بالعمليات التي تريد تشغيلها على وحدة المعالجة المركزية
   

   يتم تنفيذ الكود داخل tf.device على الجهاز المحدد، سواء كانت CPU أو GPU.

8. تحديد الحد الأقصى لعدد التحميلات الموازية: يمكنك تحديد الحد الأقصى لعدد التحميلات الموازية التي يمكن لعمليات TensorFlow استخدامها بواسطة:

   pythonCopy code
   tf.config.threading.set_inter_op_parallelism_threads(1)
   

   هذا يقلل من تحميلات الذاكرة الموازية لعمليات TensorFlow.

9. تحديد حدود الذاكرة لمعالجات GPU في TensorFlow 2.x: في TensorFlow 2.x، يمكنك استخدام tf.config.set_logical_device_configuration لتحديد حد الذاكرة لكل GPU بشكل مستقل، على سبيل المثال:

   pythonCopy code
   gpus = tf.config.list_physical_devices('GPU')
   if gpus:
       for gpu in gpus:
           tf.config.set_logical_device_configuration(
               gpu,
               [tf.config.LogicalDeviceConfiguration(memory_limit=1024)])
   

   هذا الكود يحدد حد أقصى لاستخدام الذاكرة لكل GPU على حدة.

هذه بعض الطرق الشائعة لتحديد حدود استخدام وحدات المعالجة المركزية (CPU) والذاكرة في TensorFlow. تذكر أن تقوم بتعديل القيم وفقًا لاحتياجات تطبيقك والموارد المتاحة على جهازك.