1. 按比例 or 2.按需求增长 or ...

不设置会导致卷积相关代码无法运行 ...

指定GPU 如果要在python代码中设置使用的GPU（如使用pycharm进行调试时），可以使用下面的代码 制定显存 定量设置显存 默认tensorflow是使用GPU尽可能多的显存。可以通过下面的方式，来设置使用的GPU显存： 按需设置显存 ...

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 ...

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在运行上面的blog的Tensorflow小程序的时候程序我们会遇到一个问题，当然这个问题不影响我们实际的结果计算，但是会给同样使用这台计算机的人带来麻烦，程序会自动调用所有能调用到的资源，并且全占满，在自己的PC上没问题，但是在服务器上，问题就很大，因为一旦你运行程序，占满显存别人就不能再用 ...

　　Python在用GPU跑模型的时候最好开多进程，因为很明显这种任务就是计算密集型的。 　　用进程池好管理，但是tensorflow默认情况会最大占用显存，尽管该任务并不需要这么多，因此我们可以设置显存的按需获取，这样程序就不会死掉了。 1. 按比例预留 ...

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 ...