tensorflow内存问题

tensorflow在训练时默认占用所有GPU的显存，提示内存已满！

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1. 动态分配内存
当allow_growth设置为True时，分配器将不会指定所有的GPU内存，而是根据需求增长

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

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2. 设置GPU内存使用率
显式地指定需要分配的显存比例，假如有12GB的显存并使用其中的4GB:如下所示：

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gpu_options = tf.GPUOptions(per_process_gpu_memory_fraction=0.333)
sess = tf.Session(config=tf.ConfigProto(gpu_options=gpu_options))

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3、在执行训练脚本前使用：
来限制可见的GPU数目

export CUDA_VISIBLE_DEVICES=1