今天小编就为大家分享一篇TensorFlow 显存使用机制详解，具有很好的参考价值，希望对大家有所帮助。一起跟随小编过来看看吧

默认情况下，TensorFlow 会映射进程可见的所有 GPU 的几乎所有 GPU 内存（取决于 CUDA_VISIBLE_DEVICES）。通过减少内存碎片，可以更有效地使用设备上相对宝贵的 GPU 内存资源。 在某些情况下，最理想的是进程只分配可用内存的一个子集，或者仅根据进程需要增加内存使用量。 TensorFlow 在 Session 上提供两个 Config 选项来进行控制。 (1) : 自主申请所用的内存空间 第一个是 allow_growth 选项，它试图根据运行时的需要来分配 G