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TensorFlow 2.0之后動(dòng)態(tài)分配顯存方式

 更新時(shí)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(dòng)態(tài)分配顯存方式,具有很好的參考價(jià)值,希望對(duì)大家有所幫助。如有錯(cuò)誤或未考慮完全的地方,望不吝賜教

TensorFlow 2.0之后動(dòng)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(dòng)態(tài)分配顯存

tensoflow或者基于tensorflow的keras,好像默認(rèn)會(huì)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(dòng)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(dòng)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(duì)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(gè)人經(jīng)驗(yàn),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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