tf.config.experimental.set_memory_growth(tf.config.list_physical_devices("GPU")[0],True)

`tf.config.experimental.set_memory_growth(tf.config.list_physical_devices("GPU")[0], True)` 这句代码的作用是设置 GPU 内存自增长。在 TensorFlow 中，通常会在代码开头执行这句代码来设置 GPU 内存的使用方式。默认情况下，TensorFlow 会尝试占用整个 GPU 的内存，这可能会导致内存不足的问题。通过设置 GPU 内存自增长，TensorFlow 会在需要时动态增加 GPU 内存的分配，从而更合理地利用 GPU 的资源。

具体来说，这句代码的作用是获取系统中的第一个 GPU 设备，并将其内存分配方式设置为自增长。如果你有多个 GPU 设备，可以通过 `list_physical_devices` 函数获取设备列表，并选择需要设置的设备进行内存设置。例如：

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

这样设置之后，TensorFlow 在运行时会自动增长 GPU 内存，并且不会占用所有可用内存。这可以避免内存浪费和程序崩溃的问题，同时也能提高程序运行的效率和稳定性。

相关问题

physical_devices = tf.config.list_physical_devices('GPU') tf.config.experimental.set_memory_growth(physical_devices[0], True)

这段代码的作用是设置 TensorFlow 在 GPU 上运行时动态分配显存，以避免显存占用过多导致程序崩溃。首先，`tf.config.list_physical_devices('GPU')` 返回所有可用的 GPU 设备列表。然后，`tf.config.experimental.set_memory_growth(physical_devices[0], True)` 将第一个 GPU 设备的内存增长选项设置为 True，即动态分配显存。这样 TensorFlow 在运行时会根据需要动态分配显存，当显存不足时会自动释放部分显存，从而避免显存占用过多导致程序崩溃。

gpus = tf.config.experimental.list_physical_devices('GPU') tf.config.experimental.set_memory_growth(gpus[0], True)

这段代码是用来设置 TensorFlow 在 GPU 上运行时的内存分配方式。首先使用`tf.config.experimental.list_physical_devices('GPU')`列出所有可用的 GPU 设备，然后使用`tf.config.experimental.set_memory_growth(gpus[0], True)`将第一个 GPU 设备的内存分配方式设置为按需分配，即 TensorFlow 只会在需要时分配 GPU 内存，而不是一次性占用整个 GPU 内存。这种设置可以避免 TensorFlow 占用过多的 GPU 内存，同时也可以避免在 GPU 内存不足时出现程序崩溃的情况。