tensorflowとtensorflow2.0制御メモリ

tensorflowとtensorflow2.0制御メモリ

以下の方法は、制御tensorflow kerasメモリまたは適応するように実装されてもよいです。

if tf.__version__.startswith('1.'):  # tensorflow 1
    config = tf.ConfigProto()  # allow_soft_placement=True
    config.gpu_options.allow_growth = True
    sess = tf.Session(config=config)
else:  # tensorflow 2
    tf.config.gpu.set_per_process_memory_growth(enabled=True)

メモリの排他的を避けるために、1.1バージョンtensorflow適応メモリを制御する第一の方法。適応tensorflow 2.xのメモリの使用を制御するための第二の方法。

オリジナル住所：https://doit-space.blog.csdn.net/article/details/102911328