Tensorflow如何设置显存自适应,显存比例的操作

这篇文章将为大家详细讲解有关Tensorflow如何设置显存自适应,显存比例的操作，小编觉得挺实用的，因此分享给大家做个参考，希望大家阅读完这篇文章后可以有所收获。

Tensorfow框架下，在模型运行时，设置对显存的占用。

1. 按比例

config=tf.ConfigProto()
config.gpu_options.per_process_gpu_memory_fraction=0.4#根据自己的需求确定
session=tf.Session(config=config,...)

2. 自适应

config=tf.ConfigProto()
config.gpu_options.allow_growth=True
session=tf.Session(config=config,...)

设置GPU的使用率的时候，都是在创建Session的时候，对config类进行设置。

此外，当电脑上有多块GPU的时候，可以指定选取哪一快GPU进行计算。

#在程序开头添加
os.environ['CUDA_VISIBLE_DEVICES']='0'#使用GPU00对应着ubuntu系统给GPU的序号,可通过Nvidia-smi命令查看

若存在多个GPU

os.environ['CUDA_VISIBLE_DEVICES']='0,1'#使用GPU0，1

一个常见的在代码中指定GPU使用的范例：

importtensorflowastf
importnumpyasnp
importos

os.environ['CUDA_VISIBLE_DEVICES']='0'
config=tf.ConfigProto()
config.gpu_options.per_process_gpu_memory_fraction=0.6

withtf.Session(graph=...,config=config)assess:

##后续的操作

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