Tensorflow設(shè)置顯存自適應(yīng),顯存比例的操作
Tensorfow框架下,在模型運行時,設(shè)置對顯存的占用。
1. 按比例
config = tf.ConfigProto() config.gpu_options.per_process_gpu_memory_fraction = 0.4 # 根據(jù)自己的需求確定 session = tf.Session(config=config, ...)
2. 自適應(yīng)
config = tf.ConfigProto() config.gpu_options.allow_growth = True session = tf.Session(config=config, ...)
設(shè)置GPU的使用率的時候,都是在創(chuàng)建Session的時候,對config類進行設(shè)置。
此外,當(dāng)電腦上有多塊GPU的時候,可以指定選取哪一快GPU進行計算。
# 在程序開頭添加 os.environ['CUDA_VISIBLE_DEVICES'] = '0' #使用 GPU 0 0對應(yīng)著ubuntu系統(tǒng)給GPU的序號,可通過Nvidia-smi命令查看
若存在多個GPU
os.environ['CUDA_VISIBLE_DEVICES'] = '0,1' # 使用 GPU 0,1
一個常見的在代碼中指定GPU使用的范例:
import tensorflow as tf import numpy as np import os os.environ['CUDA_VISIBLE_DEVICES']='0' config = tf.ConfigProto() config.gpu_options.per_process_gpu_memory_fraction=0.6 with tf.Session(graph=...,config=config) as sess: ## 后續(xù)的操作
以上這篇Tensorflow設(shè)置顯存自適應(yīng),顯存比例的操作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。
相關(guān)文章
Python內(nèi)置函數(shù)—vars的具體使用方法
本篇文章主要介紹了Python內(nèi)置函數(shù)—vars的具體使用方法,小編覺得挺不錯的,現(xiàn)在分享給大家,也給大家做個參考。一起跟隨小編過來看看吧2017-12-12pycharm實現(xiàn)在虛擬環(huán)境中引入別人的項目
這篇文章主要介紹了pycharm實現(xiàn)在虛擬環(huán)境中引入別人的項目,具有很好的參考價值,希望對大家有所幫助。一起跟隨小編過來看看吧2020-03-03Python實現(xiàn)將Excel轉(zhuǎn)換成xml的方法示例
這篇文章主要介紹了Python實現(xiàn)將Excel轉(zhuǎn)換成xml的方法,涉及Python針對Excel文件的讀取、遍歷、節(jié)點設(shè)置與xml生成等相關(guān)操作技巧,需要的朋友可以參考下2018-08-08python+opencv3.4.0 實現(xiàn)HOG+SVM行人檢測的示例代碼
這篇文章主要介紹了python+opencv3.4.0 實現(xiàn)HOG+SVM行人檢測的示例代碼,文中通過示例代碼介紹的非常詳細,對大家的學(xué)習(xí)或者工作具有一定的參考學(xué)習(xí)價值,需要的朋友們下面隨著小編來一起學(xué)習(xí)學(xué)習(xí)吧2021-01-01Python中網(wǎng)絡(luò)請求中Retry策略實現(xiàn)方式
這篇文章主要介紹了Python中網(wǎng)絡(luò)請求中Retry策略實現(xiàn)方式,具有很好的參考價值,希望對大家有所幫助,如有錯誤或未考慮完全的地方,望不吝賜教2024-06-06