Tensorflow设置显存自适应,显存比例的操作

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, ...)

config = tf.ConfigProto()
config.gpu_options.allow_growth = True
session = tf.Session(config=config, ...)

# 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

os.environ['CUDA_VISIBLE_DEVICES'] = '0,1' # 使用 GPU 0，1

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