显存不足

最新推荐文章于 2025-02-21 07:45:00 发布
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本文介绍如何使用TensorFlow和Keras进行GPU资源管理，通过设置每个进程使用的GPU内存比例来避免内存溢出。文中展示了如何配置TensorFlow以允许软放置任务，并限制了进程对GPU内存的占用，确保系统稳定运行。
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  1. import tensorflow as tf

  2. import numpy as np

  3. import keras

  4. config = tf.compat.v1.ConfigProto(allow_soft_placement=True)

  5.  

  6. config.gpu_options.per_process_gpu_memory_fraction = 0.3

  7. tf.compat.v1.keras.backend.set_session(tf.compat.v1.Session(config=config))

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