TensorFlow 設置GPU使用量
阿新 • • 發佈：2018-06-04
cti ssi python proc igp 程序 CI nvi ()
在默認條件下，tensorflow會一次占滿左右顯存！這對於我們想在同一臺機器上跑多個程序不利（後面的程序會報顯存不足的錯誤），可以通過以下方式，設置tensorflow中顯存的使用方式
在Python代碼中指定GPU
import os
os.environ["CUDA_DEVICE_ORDER"] = "PCI_BUS_ID"
os.environ["CUDA_VISIBLE_DEVICES"] = "0"
os.environ["CUDA_VISIBLE_DEVICES"] = "-1" # 不使用GPU
設置定量的GPU使用量
config = tf.ConfigProto()
config.gpu_options.per_process_gpu_memory_fraction = 0.9 # 占用GPU90%的顯存
session = tf.Session(config=config)
設置最小的GPU使用量
config = tf.ConfigProto()
config.gpu_options.allow_growth = True
session = tf.Session(config=config)
TensorFlow 設置GPU使用量