Tensorflow GPU显存一下占用满不能训练,已解决(tf2.0)_深度学习 训练显示显存占用率100%,但是却没有开始训练-程序员宅基地

技术标签: tensorflow  python  深度学习  神经网络  gpu  

导包完后输入

physical_gpus = tf.config.list_physical_devices("GPU")
tf.config.experimental.set_memory_growth(physical_gpus[0],True)
logical_gpus = tf.config.list_logical_devices("GPU")

physical_gpus = tf.config.list_physical_devices("GPU")
tf.config.experimental.set_virtual_device_configuration(
    physical_gpus[0],
    [tf.config.experimental.VirtualDeviceConfiguration(memory_limit=6000)]
)
logical_gpus = tf.config.list_logical_devices("GPU")

注:memory_limit是限制显存大小,我显卡8G,这里设置的6000MB

只针对单GPU,多GPU的话没尝试过。
logical_gpus必须写上,否则会训练时会出现以下错误:Failed to get convolution algorithm. This is probably because cuDNN failed to initialize, so try looking to see if a warning log message was printed above.

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