Tensorflow設(shè)置顯存自適應(yīng),顯存比例的操作
更新時(shí)間：2020年02月03日 09:58:38 作者：tsq292978891
今天小編就為大家分享一篇Tensorflow設(shè)置顯存自適應(yīng),顯存比例的操作，具有很好的參考價(jià)值，希望對(duì)大家有所幫助。一起跟隨小編過(guò)來(lái)看看吧
Tensorfow框架下，在模型運(yùn)行時(shí)，設(shè)置對(duì)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(shí)候，都是在創(chuàng)建Session的時(shí)候，對(duì)config類(lèi)進(jìn)行設(shè)置。
此外，當(dāng)電腦上有多塊GPU的時(shí)候，可以指定選取哪一快GPU進(jìn)行計(jì)算。
# 在程序開(kāi)頭添加 os.environ['CUDA_VISIBLE_DEVICES'] = '0' #使用 GPU 0 0對(duì)應(yīng)著ubuntu系統(tǒng)給GPU的序號(hào),可通過(guò)Nvidia-smi命令查看
若存在多個(gè)GPU
os.environ['CUDA_VISIBLE_DEVICES'] = '0,1' # 使用 GPU 0，1
一個(gè)常見(jiàn)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?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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