TensorFlow 设置GPU使用量

在默认条件下，tensorflow会一次占满所有显存！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" # 使用几号GPU
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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