Tensorfow框架下，在模型运行时，设置对显存的占用。
1. 按比例
config = tf.ConfigProto() config.gpu_options.per_process_gpu_memory_fraction = 0.4 # 根据自己的需求确定 session = tf.Session(config=config, ...)
2. 自适应
config = tf.ConfigProto() config.gpu_options.allow_growth = True session = tf.Session(config=config, ...)
设置GPU的使用率的时候，都是在创建Session的时候，对config类进行设置。
此外，当电脑上有多块GPU的时候，可以指定选取哪一快GPU进行计算。
# 在程序开头添加 os.environ['CUDA_VISIBLE_DEVICES'] = '0' #使用 GPU 0 0对应着ubuntu系统给GPU的序号,可通过Nvidia-smi命令查看
若存在多个GPU
os.environ['CUDA_VISIBLE_DEVICES'] = '0,1' # 使用 GPU 0，1
一个常见的在代码中指定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: ## 后续的操作
以上这篇Tensorflow设置显存自适应,显存比例的操作就是小编分享给大家的全部内容了，希望能给大家一个参考，也希望大家多多支持。