python清除modelscope占用显存

在 Python 中，可以使用 `tf.keras.backend.clear_session()` 函数来清除 `modelscope` 占用的显存。这个函数会清除当前 TensorFlow 计算图中的所有变量，以及 Keras 中的所有模型。这个函数一般在模型训练完成后调用，可以避免显存占用过高的问题。

示例代码：

import tensorflow as tf

# 创建模型
model = tf.keras.Sequential([...])

# 训练模型
model.fit([...])

# 清除 session
tf.keras.backend.clear_session()

相关问题

python清除进程占用显存

在Python中，可以使用第三方库psutil来清除进程占用的显存。psutil是一个跨平台的进程和系统监控Python库。

以下代码可以实现清除一个进程占用的显存：

import psutil

# 获取所有进程列表
pids = psutil.pids()

# 遍历进程列表，找到占用显存的进程，并结束该进程
for pid in pids:
    try:
        p = psutil.Process(pid)
        if p.name() == '进程名':
            p.terminate()
    except:
        pass

上述代码中，需要将“进程名”替换为需要清除显存的进程名称。如果需要清除多个进程的显存，可以将上述代码放入一个循环中，并遍历所有需要清除的进程名。

python清除tensorflow占用显存

在 Python 中清除 TensorFlow 占用的显存，可以使用以下代码：

import tensorflow as tf
from keras.backend.tensorflow_backend import set_session

# 获取当前 TensorFlow 的 session
sess = tf.compat.v1.keras.backend.get_session()

# 设置 TensorFlow 的 GPU 内存分配方式为按需分配
config = tf.compat.v1.ConfigProto()
config.gpu_options.allow_growth = True
config.gpu_options.per_process_gpu_memory_fraction = 0.1
set_session(tf.compat.v1.Session(config=config))

在上述代码中，我们通过将 `allow_growth` 设置为 `True` 来实现 TensorFlow 的 GPU 内存按需分配。此外，还可以通过设置 `per_process_gpu_memory_fraction` 来控制 TensorFlow 占用的显存比例。