墨尘的琐碎知识点记录--9: CUDA_ERROR_OUT_OF_MEMORY

本文介绍如何通过代码配置GPU资源,包括指定可用GPU设备及限制单个脚本占用的显存比例,确保GPU资源合理分配。

摘要生成于 C知道 ,由 DeepSeek-R1 满血版支持, 前往体验 >

报错信息:

在这里插入图片描述

1.代码头部添加:

import os
os.environ["CUDA_VISIBLE_DEVICES"] = "1"
2.限制当前脚本可用显存
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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