tensorflow初始化参数内存占满问题

本文介绍了一种在使用TensorFlow构建神经网络时避免显存溢出的方法。通过设置显存增长选项,可以在运行过程中动态分配GPU内存,有效防止了因一次性分配过多显存导致资源浪费的问题。

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最近使用tensorflow构建了一个浅层的网络,初始化参数的时候发现两个1080ti 22G的显存马上占满

后来发现解决办法为:在创建session的时候把显存设置为自适应即可,如下

config = tf.ConfigProto()

config.gpu_options.allow_growth = True

session = tf.Session(graph=graph, config=config)

 

转载于:https://www.cnblogs.com/txg198955/p/6734358.html

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