config.gpu_options.allow_growth = True sess = tf.compat.v1.Session(config=config) 以下代码通过 per_process_gpu_memory_fraction 选项设置 TensorFlow 固定消耗 40% 的 GPU 显存: config = tf.compat.v1.ConfigProto() config.gpu_options.per_process_gpu_memory_fraction = 0.4 tf.compat.v1.Session(...
per_process_gpu_memory_fraction指定了每个GPU进程中使用显存的上限,但它只能均匀地作用于所有GPU,无法对不同GPU设置不同的上限。 示例代码如下: #allow growth config = tf.ConfigProto() config.gpu_options.allow_growth = True session = tf.Session(config=config, ...) # 使用allow_growth option,刚一开...
gpu_options=tf.GPUOptions(allow_growth =True) config=tf.ConfigProto(gpu_options=gpu_options) session= tf.Session(config=config) 2.2 限制GPU的使用率 方法一: config =tf.ConfigProto() config.gpu_options.per_process_gpu_memory_fraction= 0.85#占用85%显存session = tf.Session(config=config) 方法二:...
config=tf.compat.v1.ConfigProto()config.gpu_options.allow_growth=Truesess=tf.compat.v1.Session(config=config) 1. 2. 3. 以下代码通过per_process_gpu_memory_fraction选项设置 TensorFlow 固定消耗 40% 的 GPU 显存: config=tf.compat.v1.ConfigProto()config.gpu_options.per_process_gpu_memory_fraction...
这运行TensorFlow程序时,每个使用的GPU中,占用的显存都不超过总显存的0.7 (2).按需设置显存 gpu_options = tf.GPUOptions(allow_growth=True) sess = tf.Session(config=tf.ConfigProto(gpu_options=gpu_options)) 或者 config = tf.ConfigProto() config.gpu_options.allow_growth = True ...
在TF Slim中限制GPU内存的使用可以通过以下方式实现: 使用TensorFlow的tf.ConfigProto来配置会话(session),设置allow_growth为True,这将允许TensorFlow在运行时动态分配GPU内存。 代码语言:txt 复制 import tensorflow as tf config = tf.ConfigProto() config.gpu_options.allow_growth = True sess = tf.Session(config...
-2- 限制GPU的使用率。 动态申请显存 方式一: config=tf.ConfigProto()config.gpu_options.allow_growth=Truesession=tf.Session(config=config) 方式二: gpu_options=tf.GPUOptions(allow_growth=True)config=tf.ConfigProto(gpu_options=gpu_options)session=tf.Session(config=config) ...
config = tf.compat.v1.ConfigProto() config.gpu_options.allow_growth = True 在创建会话时应用配置对象: 代码语言:txt 复制 sess = tf.compat.v1.Session(config=config) 使用会话进行模型训练或推理: 代码语言:txt 复制 # 示例代码 with tf.compat.v1.Session(config=config) as sess: # 模型训练或推理...
config=tf.ConfigProto()config.gpu_options.allow_growth=Truesession=tf.Session(config=config,...) 使用allow_growth option,刚一开始分配少量的GPU容量,然后按需慢慢的增加,由于不会释放内存,所以会导致碎片 per_process_gpu_memory_fraction gpu_options=tf.GPUOptions(per_process_gpu_memory_fraction=0.7)config...
config.gpu_options.allow_growth = True sess = tf.Session(config=config) # 1、定义数据集 mnist = input_data.read_data_sets('MNIST_data', one_hot=True) print(mnist.train.images.shape) #2、定义模型超参数 lr = 1e-3 # batch_size = 128 ...