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TensorFlow 2.0之后動態(tài)分配顯存方式

更新時間：2022年12月08日 09:28:04 作者：scluis

這篇文章主要介紹了TensorFlow 2.0之后動態(tài)分配顯存方式，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

TensorFlow 2.0之后動態(tài)分配顯存

import tensorflow as tf
 
config = tf.compat.v1.ConfigProto()
config.gpu_options.allow_growth = True
sess = tf.compat.v1.Session(config = config)
tf.compat.v1.keras.backend.set_session(sess)

keras和tensorflow動態(tài)分配顯存

tensoflow或者基于tensorflow的keras，好像默認(rèn)會直接將GPU中所有的顯存都讀過來，然后慢慢用。

這樣如果是服務(wù)器是的話，別人就沒法用了，這里轉(zhuǎn)載了動態(tài)分配顯存的方法：

tensorflow下，加入代碼：

config = tf.ConfigProto()
config.gpu_options.allow_growth = True ? #設(shè)置動態(tài)分配顯存
session = tf.Session(config=config, ...)

或者：

config = tf.ConfigProto()
config.gpu_options.per_process_gpu_memory_fraction = 0.3 ? #只一次調(diào)用30%的顯存
session = tf.Session(config=config, ...)

對于keras，如果使用tensorflow作為后端，多加一句話就好了：

import os
os.environ["CUDA_VISIBLE_DEVICES"] = "1"
from keras.backend.tensorflow_backend import set_session
config = tf.ConfigProto()
config.gpu_options.per_process_gpu_memory_fraction = 0.3
set_session(tf.Session(config=config)) # 此處不同

總結(jié)

以上為個人經(jīng)驗，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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