Jupyter notebook 解决程序运行持续占用内存问题

最新推荐文章于 2024-12-27 18:00:42 发布

ZengXincs

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分类专栏： Machine Learning 文章标签：机器学习神经网络深度学习

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本文介绍了如何在Jupyter环境中管理显存，包括通过代码设置TensorFlow会话配置以限制GPU显存使用，并确保程序能够高效运行而不至于因显存溢出而崩溃。

摘要生成于 C知道，由 DeepSeek-R1 满血版支持，前往体验 >

在jupyter中运行程序后，点击kernel中的shutdown。如下图所示

或者

当然，在一开始的时候加上如下代码，进行显存管理是必要的：

import tensorflow as tf
import os
os.environ["CUDA_VISIBLE_DEVICES"] = '0'   #指定第一块GPU可用
config = tf.ConfigProto()
config.gpu_options.per_process_gpu_memory_fraction = 0.5  # 程序最多只能占用指定gpu50%的显存
config.gpu_options.allow_growth = True      #程序按需申请内存
sess = tf.Session(config = config)