这篇文章将为大家详细讲解有关Tensorflow与Keras自适应使用显存的方法，小编觉得挺实用的，因此分享给大家做个参考，希望大家阅读完这篇文章后可以有所收获。

让客户满意是我们工作的目标，不断超越客户的期望值来自于我们对这个行业的热爱。我们立志把好的技术通过有效、简单的方式提供给客户，将通过不懈努力成为客户在信息化领域值得信任、有价值的长期合作伙伴，公司提供的服务项目有：申请域名、虚拟空间、营销软件、网站建设、内江网站维护、网站推广。

Tensorflow支持基于cuda内核与cudnn的GPU加速，Keras出现较晚，为Tensorflow的高层框架，由于Keras使用的方便性与很好的延展性，之后更是作为Tensorflow的官方指定第三方支持开源框架。

但两者在使用GPU时都有一个特点，就是默认为全占满模式。在训练的情况下，特别是分步训练时会导致显存溢出，导致程序崩溃。

可以使用自适应配置来调整显存的使用情况。

一、Tensorflow

1、指定显卡

代码中加入

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

或者在运行代码前，在终端

export CUDA_VISIBLE_DEVICES=0

2、为显存分配使用比例

在建立tf.Session加入设置数据（显存使用比例为1/3），但有时你虽然设置了使用上限，在程序需要更高显存时还是会越过该限制

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

3、自适应分配

会自适应分配显存，不会将显存全部分配导致资源浪费

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

另外有需要云服务器可以了解下创新互联scvps.cn，海内外云服务器15元起步，三天无理由+7*72小时售后在线，公司持有idc许可证，提供“云服务器、裸金属服务器、高防服务器、香港服务器、美国服务器、虚拟主机、免备案服务器”等云主机租用服务以及企业上云的综合解决方案，具有“安全稳定、简单易用、服务可用性高、性价比高”等特点与优势，专为企业上云打造定制，能够满足用户丰富、多元化的应用场景需求。

网页题目：Tensorflow与Keras自适应使用显存的方法-创新互联
URL分享：http://ybzwz.com/article/ddgeid.html