如何设置TensorFlow中GPU的最小使用量百分比并限制使用量？

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在Python代码中，若要指定使用特定的GPU，可以通过设置环境变量`CUDA_VISIBLE_DEVICES`来实现。以下是一个简化的代码片段，不超过100个字：

pythonimport osos.environ[CUDA_VISIBLE_DEVICES]=0config=tf.ConfigProto()config.gpu_options.per_process_gpu_memory_fraction=0.9

在Python代码中指定GPU

import os os.environ["CUDA_VISIBLE_DEVICES"] = "0"

设置定量的GPU使用量：

config = tf.ConfigProto() config.gpu_options.per_process_gpu_memory_fraction = 0.9 # 占用GPU90%的显存 session = tf.Session(config=config)

设置最小的GPU使用量：

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

以上这篇tensorflow:指定gpu 限制使用量百分比,设置最小使用量的实现就是小编分享给大家的全部内容了，希望能给大家一个参考，也希望大家多多支持易盾网络。