TensorFlow 设置GPU使用量

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在默认条件下，tensorflow会一次占满左右显存！这对于我们想在同一台机器上跑多个程序不利（后面的程序会报显存不足的错误），可以通过以下方式，设置tensorflow中显存的使用方式

在Python代码中指定GPU
import os
os.environ["CUDA_DEVICE_ORDER"] = "PCI_BUS_ID"
os.environ["CUDA_VISIBLE_DEVICES"] = "0"
os.environ["CUDA_VISIBLE_DEVICES"] = "-1" # 不使用GPU

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)

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原文地址：https://www.cnblogs.com/CLeion/p/9135330.html