TensorFlow使用显存的设置

TensorFlow默认情况下训练会占用全部显存。
可以设置参数来修改显存使用情况。

设置使用显存比例

在构造tf.Session()时候通过传递tf.GPUOptions作为可选配置参数的一部分来显式地指定需要分配的显存比例，如下所示：

假如有12GB的显存并使用其中的4GB:

gpu_options = tf.GPUOptions(per_process_gpu_memory_fraction=0.333)  
sess = tf.Session(config=tf.ConfigProto(gpu_options=gpu_options))  

per_process_gpu_memory_fraction指定了每个GPU进程中使用显存的上限，但它只能均匀作用于所有GPU，无法对不同GPU设置不同的上限.

设置显存使用随需求增加

尝试如下设置：

config = tf.ConfigProto()  
config.gpu_options.allow_growth=True  
sess = tf.Session(config=config) 

当allow_growth设置为True时，分配器将不会指定所有的GPU内存，而是根据需求增长

设置GPU的数目

在执行训练脚本前使用：

export CUDA_VISIBLE_DEVICES=1  

来限制可见的GPU数目