无耻插头:如果你安装了Tensorflow支持的GPU，无论你设置它只使用CPU还是GPU，会话都会首先分配所有的GPU。我可以补充我的提示，即使你设置图形只使用CPU，你也应该设置相同的配置(如上所述:))，以防止不必要的GPU占用。

在像IPython和Jupyter这样的交互界面中，您也应该设置该配置，否则，它将分配所有内存，而几乎没有内存留给其他内存。这一点有时很难注意到。

好吧，我是张sorflow的新手，我有Geforce 740m或一些带有2GB ram的GPU，我正在运行mnist手写的原生语言示例，训练数据包含38700张图像和4300张测试图像，并试图获得精度，回忆，F1使用以下代码，因为sklearn没有给我精确的结果。一旦我把这个添加到我现有的代码，我开始得到GPU错误。

TP = tf.count_nonzero(predicted * actual)
TN = tf.count_nonzero((predicted - 1) * (actual - 1))
FP = tf.count_nonzero(predicted * (actual - 1))
FN = tf.count_nonzero((predicted - 1) * actual)

prec = TP / (TP + FP)
recall = TP / (TP + FN)
f1 = 2 * prec * recall / (prec + recall)

加上我的模型是沉重的我猜,我是内存错误147年之后,148年的时代,然后我想为什么不创建函数的任务,所以我不知道如果在tensrorflow这种方式工作,但我认为如果使用局部变量,当定义的范围可能释放内存和i上述元素的训练和测试模块,我能够达到10000时代没有任何问题,我希望这将帮助. .

对于Tensorflow 2.0和2.1版本，请使用以下代码片段:

 import tensorflow as tf
 gpu_devices = tf.config.experimental.list_physical_devices('GPU')
 tf.config.experimental.set_memory_growth(gpu_devices[0], True)

对于以前的版本，下面的代码段用于我:

import tensorflow as tf
tf_config=tf.ConfigProto()
tf_config.gpu_options.allow_growth=True
sess = tf.Session(config=tf_config)

对于TensorFlow 2.0和2.1 (docs):

import tensorflow as tf
tf.config.gpu.set_per_process_memory_growth(True)

对于TensorFlow 2.2+ (docs):

import tensorflow as tf
gpus = tf.config.experimental.list_physical_devices('GPU')
for gpu in gpus:
  tf.config.experimental.set_memory_growth(gpu, True)

文档还列出了更多的方法:

设置环境变量TF_FORCE_GPU_ALLOW_GROWTH为true。 使用tf.config.experimental。set_virtual_device_configuration设置虚拟GPU设备的硬限制。

Tensorflow 2.0 Beta和(可能)更高版本

API再次改变。现在可以在以下地方找到它:

tf.config.experimental.set_memory_growth(
    device,
    enable
)

别名:

tf.compat.v1.config.experimental.set_memory_growth tf.compat.v2.config.experimental.set_memory_growth

引用:

https://www.tensorflow.org/versions/r2.0/api_docs/python/tf/config/experimental/set_memory_growth https://www.tensorflow.org/guide/gpu#limiting_gpu_memory_growth

参见: Tensorflow—使用GPU: https://www.tensorflow.org/guide/gpu

对于Tensorflow 2.0 Alpha，请参见:这个答案

如果你正在使用Tensorflow 2，请尝试以下步骤:

config = tf.compat.v1.ConfigProto()
config.gpu_options.allow_growth = True
session = tf.compat.v1.Session(config=config)