设置tensorflow的显存为动态使用
设置tensorflow的显存为动态使用 默认情况下，TensorFlow 将使用几乎所有可用的显存，以避免内存碎片化所带来的性能损失，但这样不能在一台机器上运行多个程序 tensorflow 1.x 详见tensorflow入门笔记1:指定GPU及分配显存 tensorflow ...
原文：tensorflow动态设置trainable
tensorflow中定义的tf.Variable时，可以通过trainable属性控制这个变量是否可以被优化器更新。但是，tf.Variable的trainable属性是只读的，我们无法动态更改这个只读属性。在定义tf.Variable时，如果指定trainable True，那么会把这个Variable添加到 可被训练的变量 集合中。 把trainable指定为布尔变量是不管用的，traina ...
2018-11-17 10:25 0 6213 推荐指数：
相关推荐
tf.trainable_variables()
https://blog.csdn.net/shwan_ma/article/details/78879620 一般来说，打印tensorflow变量的函数有两个：tf.trainable_variables () 和 tf.all_variables ...
关于TensorFlow的GPU设置
摘自：https://blog.csdn.net/byron123456sfsfsfa/article/details/79811286 1. 在使用GPU版的TensorFlow跑程序的时候，如果不特殊写代码注明，程序默认是占用所有主机上的GPU，但计算过程中只会用其中一块。也就是你看着所有 ...
tf.trainable_variables方法
tf.trainable_variables 返回所有 当前计算图中 在获取变量时未标记 trainable=False 的变量集合 从1.4版本开始可以支持传入scope，来获取指定scope中的变量集合 ...
TensorFlow设置GPU占用量
默认开启Tensorflow的session之后，就会占用几乎所有的显存，进行如下设置即可： 指定GPU编号： import os os.environ["CUDA_VISIBLE_DEVICES"] = "0" 或者在脚本或者命令行中指定 export ...
TensorFlow设置GPU占用量
tensorflow ConfigProto tf.ConfigProto一般用在创建session的时候。用来对session进行参数配置 控制GPU资源使用率 控制使用哪块GPU ...
TensorFlow设置GPU占用量
tensorflow在训练时默认占用所有GPU的显存。 可以通过以下方式解决该问题： 1、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 ...
:style动态设置属性
前段时间做页面时需要动态设置背景图片，每一种框架都会遇见类似的需求，特记录下来，以免不时之需： View Code 核心代码： <li v-for= "item in a"> <span :style ...