解決Tensorflow占用GPU顯存問題
我使用Pytorch進(jìn)行模型訓(xùn)練時發(fā)現(xiàn)真正模型本身對于顯存的占用并不明顯，但是對應(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在使用時默認(rèn)吃掉所有顯存，并且不手動終結(jié)程序的話顯存并不釋放（我有兩個序貫的模型，前面一個跑完后并不釋放占用顯存）（https://github.com/tensorflow/tensorflow/issues/1727），這一點對于后續(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)時可提高顯卡使用效率，工作時可方便的獲得GPU顯存消耗極限，用以提供顯卡購買時的參數(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（這個本人并沒有專門測試，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內(nèi)容了，希望能給大家一個參考，也希望大家多多支持腳本之家。
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