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如何解決Tensorflow占用GPU顯存的問題

發(fā)布時間：2021-07-13 13:50:52 來源：億速云 閱讀：493 作者：小新 欄目：開發(fā)技術(shù)

這篇文章給大家分享的是有關(guān)如何解決Tensorflow占用GPU顯存的問題的內(nèi)容。小編覺得挺實(shí)用的，因此分享給大家做個參考，一起跟隨小編過來看看吧。

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(diǎn)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：

如何解決Tensorflow占用GPU顯存的問題

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))

感謝各位的閱讀！關(guān)于“如何解決Tensorflow占用GPU顯存的問題”這篇文章就分享到這里了，希望以上內(nèi)容可以對大家有一定的幫助，讓大家可以學(xué)到更多知識，如果覺得文章不錯，可以把它分享出去讓更多的人看到吧！

向AI問一下細(xì)節(jié)

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