設置tensorflow的顯存為動態使用 默認情況下,TensorFlow 將使用幾乎所有可用的顯存,以避免內存碎片化所帶來的性能損失,但這樣不能在一台機器上運行多個程序 tensorflow 1.x 詳見tensorflow入門筆記1:指定GPU及分配顯存 tensorflow ...
tensorflow中定義的tf.Variable時,可以通過trainable屬性控制這個變量是否可以被優化器更新。但是,tf.Variable的trainable屬性是只讀的,我們無法動態更改這個只讀屬性。在定義tf.Variable時,如果指定trainable True,那么會把這個Variable添加到 可被訓練的變量 集合中。 把trainable指定為布爾變量是不管用的,traina ...
2018-11-17 10:25 0 6213 推薦指數:
設置tensorflow的顯存為動態使用 默認情況下,TensorFlow 將使用幾乎所有可用的顯存,以避免內存碎片化所帶來的性能損失,但這樣不能在一台機器上運行多個程序 tensorflow 1.x 詳見tensorflow入門筆記1:指定GPU及分配顯存 tensorflow ...
https://blog.csdn.net/shwan_ma/article/details/78879620 一般來說,打印tensorflow變量的函數有兩個:tf.trainable_variables () 和 tf.all_variables ...
摘自:https://blog.csdn.net/byron123456sfsfsfa/article/details/79811286 1. 在使用GPU版的TensorFlow跑程序的時候,如果不特殊寫代碼注明,程序默認是占用所有主機上的GPU,但計算過程中只會用其中一塊。也就是你看着所有 ...
tf.trainable_variables 返回所有 當前計算圖中 在獲取變量時未標記 trainable=False 的變量集合 從1.4版本開始可以支持傳入scope,來獲取指定scope中的變量集合 ...
默認開啟Tensorflow的session之后,就會占用幾乎所有的顯存,進行如下設置即可: 指定GPU編號: import os os.environ["CUDA_VISIBLE_DEVICES"] = "0" 或者在腳本或者命令行中指定 export ...
tensorflow ConfigProto tf.ConfigProto一般用在創建session的時候。用來對session進行參數配置 控制GPU資源使用率 控制使用哪塊GPU ...
tensorflow在訓練時默認占用所有GPU的顯存。 可以通過以下方式解決該問題: 1、在構造tf.Session()時候通過傳遞tf.GPUOptions作為可選配置參數的一部分來顯式地指定需要分配的顯存比例,如下所示 ...
前段時間做頁面時需要動態設置背景圖片,每一種框架都會遇見類似的需求,特記錄下來,以免不時之需: View Code 核心代碼: <li v-for= "item in a"> <span :style ...