解決Tensorflow占用GPU顯存問題
我使用Pytorch進(jìn)行模型訓(xùn)練時(shí)發(fā)現(xiàn)真正模型本身對(duì)于顯存的占用并不明顯，但是對(duì)應(yīng)的轉(zhuǎn)換為tensorflow后（權(quán)重也進(jìn)行了轉(zhuǎn)換），發(fā)現(xiàn)Python-tensorflow在使用時(shí)默認(rèn)吃掉所有顯存，并且不手動(dòng)終結(jié)程序的話顯存并不釋放（我有兩個(gè)序貫的模型，前面一個(gè)跑完后并不釋放占用顯存）（https://github.com/tensorflow/tensorflow/issues/1727），這一點(diǎn)對(duì)于后續(xù)的工作有很大的影響。
后面發(fā)現(xiàn)python-tensorflow限制顯存有兩種方法：
1. 設(shè)置顯卡的使用率
這種方法在學(xué)習(xí)和工作中比較好用，學(xué)習(xí)時(shí)可提高顯卡使用效率，工作時(shí)可方便的獲得GPU顯存消耗極限，用以提供顯卡購買時(shí)的參數(shù)，現(xiàn)將代碼展示如下：
這里的0.1 表示使用顯存總量的的10%
2. 設(shè)置顯卡按需使用（這個(gè)本人并沒有專門測(cè)試，只是從tensorflow論壇上獲得）
gpu_options = tf.GPUOptions(allow_growth=True) sess = tf.Session(config=tf.ConfigProto(gpu_options=gpu_options))
以上這篇解決Tensorflow占用GPU顯存問題就是小編分享給大家的全部?jī)?nèi)容了，希望能給大家一個(gè)參考，也希望大家多多支持腳本之家。
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