tf_keras内存控制

最新推荐文章于 2024-09-05 20:04:10 发布

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#深度学习 #tensorflow

本文探讨了如何在TensorFlow的1.x和2.x版本中进行内存控制，尤其是在tf2.x版本中，如何应对动态增长的内存问题。

先查版本对症下药

import tensorflow as tf
print(tf.__version__)

tf1.x版本

from keras.backend.tensorflow_backend import set_session
config = tf.ConfigProto()
config.gpu_options.per_process_gpu_memory_fraction = 0.95
set_session<

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