tensorflow 限制显存大小的实现
时间：2021-11-02 09:56:12|栏目：Python代码|点击： 次
Python在用GPU跑模型的时候最好开多进程，因为很明显这种任务就是计算密集型的。
用进程池好管理，但是tensorflow默认情况会最大占用显存，尽管该任务并不需要这么多，因此我们可以设置显存的按需获取，这样程序就不会死掉了。
1. 按比例预留：
tf_config = tensorflow.ConfigProto() tf_config.gpu_options.per_process_gpu_memory_fraction = 0.5 # 分配50% session = tensorflow.Session(config=tf_config)
2. 或者干脆自适应然后自动增长：
tf_config = tensorflow.ConfigProto() tf_config.gpu_options.allow_growth = True # 自适应 session = tensorflow.Session(config=tf_config)
上一篇：python3列表删除大量重复元素remove()方法的问题详解
栏 目：Python代码
下一篇：Python输出指定字符串的方法
本文标题：tensorflow 限制显存大小的实现
本文地址：http://www.codeinn.net/misctech/182091.html
