tf.config.experimental.set_memory_growth

tf.config.experimental.set_memory_growth是TensorFlow的一个配置选项，用于设置GPU内存的使用方式。它可以让TensorFlow在使用GPU时，动态地分配内存，避免一次性占用过多的GPU内存，从而提高GPU的利用率。这个函数的作用是将GPU内存的增长设置为按需分配，而不是一次性分配。

相关问题

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。

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

这段代码的作用是列出所有可用的物理GPU设备，并设置GPU内存动态增长模式，以便在需要更多GPU内存时自动分配。

首先，`tf.config.experimental.list_physical_devices(device_type='GPU')`会列出所有可用的物理GPU设备。

然后，`tf.config.experimental.set_memory_growth(gpus[0], True)`会将第一个GPU设备的内存动态增长模式设置为 True。这意味着当需要更多GPU内存时，TensorFlow会自动分配额外的内存，而不是在程序开始运行时分配所有内存。这样可以避免内存浪费，并确保程序在需要更多内存时不会崩溃。