TF_ENABLE_GPU_GARBAGE_COLLECTION=False

是的，TF_ENABLE_GPU_GARBAGE_COLLECTION=False是一个TensorFlow的环境变量，用于控制GPU垃圾回收的开关。当设置为False时，TensorFlow将禁用GPU上的垃圾回收机制，可能会导致GPU内存的不正常增长。这个参数可以在运行TensorFlow程序之前设置，以控制GPU内存的使用情况。

相关问题

garbage_model

根据引用，Garbage Can Model是一种组织决策模型，它描述了一个组织是如何在不确定性和混乱的环境中做出决策的。这个模型的核心思想是，组织中的决策者、问题、解决方案和机会都像垃圾桶一样混杂在一起，当它们碰撞在一起时，就会形成一个决策。这个模型的重点是描述了组织中的决策是如何被影响的，而不是如何被制定的。

如果你想重新创建这个模型并用Python重写它，可以参考引用中提到的Python 2.7.6和numpy。你可以使用Python中的numpy库来进行矩阵计算和数学运算，这是Garbage Can Model中经常使用的。你还可以使用Python中的其他库来帮助你更好地理解这个模型，例如matplotlib库可以用来绘制图表，pandas库可以用来处理数据等等。

如果你对Tensorflow SaveModel模型感兴趣，可以参考引用和引用。Tensorflow SaveModel模型是一种用于保存和加载Tensorflow模型的标准格式，它可以让你轻松地在不同的平台和语言之间共享模型。你可以使用Python来保存和加载SaveModel模型，也可以使用Java等其他语言来加载模型。

if __name__ == "__main__": train_dataset = Garbage_Loader("train.txt", True) print("数据个数：", len(train_dataset)) train_loader = torch.utils.data.DataLoader(dataset=train_dataset, batch_size=1. shuffle =True) for image, label in train_loader: print(image.shape) print(label)

这段代码是一个 PyTorch 的数据加载器，用于将训练数据加载到神经网络中进行训练。具体来说，它做了以下几件事情：

1. 定义了一个名为 `train_dataset` 的数据集对象，通过调用 `Garbage_Loader` 类来读取名为 "train.txt" 的训练数据文件，并将数据集打乱。

2. 打印出数据集的大小，即数据个数。

3. 定义了一个名为 `train_loader` 的数据加载器，它将 `train_dataset` 数据集对象作为输入，指定了每次迭代加载的数据批次大小为 1，并且指定数据是否要打乱。

4. 使用 `train_loader` 迭代加载数据，每次加载一个数据批次，其中 `image` 表示加载的图像数据，`label` 表示加载的标签数据。并打印出图像数据的形状和对应的标签数据。

请注意，这段代码中的 `Garbage_Loader` 类需要事先定义，它用于读取训练数据文件并将其转换为 PyTorch 中的数据集对象。