文件名称:
Tensorflow与Keras自适应使用显存方式
开发工具:
文件大小: 49kb
下载次数: 0
上传时间: 2020-12-17
详细说明：Tensorflow支持基于cuda内核与cudnn的GPU加速，Keras出现较晚，为Tensorflow的高层框架，由于Keras使用的方便性与很好的延展性，之后更是作为Tensorflow的官方指定第三方支持开源框架。
但两者在使用GPU时都有一个特点，就是默认为全占满模式。在训练的情况下，特别是分步训练时会导致显存溢出，导致程序崩溃。
可以使用自适应配置来调整显存的使用情况。
一、Tensorflow
1、指定显卡
代码中加入
import os
os.environ[“CUDA_VISIBLE_DEVICES”] = “0”
或者在运行代码前，在终端
export CUDA_V
(系统自动生成,下载前可以参看下载内容)
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