TensorFlow，Keras限制GPU显存
2024-08-22 15:58:52
运行TensorFlow程序会占用过多的显卡比例，多人共同使用GPU的时候，会造成后面的人无法运行程序。
一、TensorFlow
1.预加载比例限制
tf_config = tensorflow.ConfigProto()
tf_config.gpu_options.per_process_gpu_memory_fraction = 0.5 # 分配50%
session = tensorflow.Session(config=tf_config)
2.自适应
tf_config = tensorflow.ConfigProto()
tf_config.gpu_options.allow_growth = True
session = tensorflow.Session(config=tf_config)
二、Keras
1.当使用Keras的情况下，当import keras时，框架会自动开启一个默认参数的Session。可以通过下面的代码主动创建一个使用了ConfigProto的Session，再注入到Keras的后端中去：
from keras.backend.tensorflow_backend import set_session
config = tf.ConfigProto()
config.gpu_options.allow_growth = True
set_session(tf.Session(config=config))
注意：第一行必须直接import这个函数，而非keras这个包，而且这句话必须在其他import keras之前，否则keras初始化之后，再替换一个session，原session也不会释放。
三、在Python程序中指定cpu
import os
os.environ["CUDA_VISIBLE_DEVICES"] = ""
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