这篇文章给大家分享的是有关如何解决Tensorflow占用GPU显存的问题的内容。小编觉得挺实用的，因此分享给大家做个参考，一起跟随小编过来看看吧。

成都创新互联公司是一家专业提供淄博企业网站建设,专注与做网站、网站建设、HTML5、小程序制作等业务。10年已为淄博众多企业、政府机构等服务。创新互联专业网站制作公司优惠进行中。

我使用Pytorch进行模型训练时发现真正模型本身对于显存的占用并不明显，但是对应的转换为tensorflow后（权重也进行了转换），发现Python-tensorflow在使用时默认吃掉所有显存，并且不手动终结程序的话显存并不释放（我有两个序贯的模型，前面一个跑完后并不释放占用显存）（https://github.com/tensorflow/tensorflow/issues/1727），这一点对于后续的工作有很大的影响。

后面发现python-tensorflow限制显存有两种方法：

1. 设置显卡的使用率

这种方法在学习和工作中比较好用，学习时可提高显卡使用效率，工作时可方便的获得GPU显存消耗极限，用以提供显卡购买时的参数，现将代码展示如下：

这里的0.1 表示使用显存总量的的10%

2. 设置显卡按需使用（这个本人并没有专门测试，只是从tensorflow论坛上获得）

gpu_options = tf.GPUOptions(allow_growth=True)
sess = tf.Session(config=tf.ConfigProto(gpu_options=gpu_options))

感谢各位的阅读！关于“如何解决Tensorflow占用GPU显存的问题”这篇文章就分享到这里了，希望以上内容可以对大家有一定的帮助，让大家可以学到更多知识，如果觉得文章不错，可以把它分享出去让更多的人看到吧！

另外有需要云服务器可以了解下创新互联scvps.cn，海内外云服务器15元起步，三天无理由+7*72小时售后在线，公司持有idc许可证，提供“云服务器、裸金属服务器、高防服务器、香港服务器、美国服务器、虚拟主机、免备案服务器”等云主机租用服务以及企业上云的综合解决方案，具有“安全稳定、简单易用、服务可用性高、性价比高”等特点与优势，专为企业上云打造定制，能够满足用户丰富、多元化的应用场景需求。

网站名称：如何解决Tensorflow占用GPU显存的问题-创新互联
文章分享：http://myzitong.com/article/dojcid.html