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。

相关问题

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()

清除fastapi占用的显存

如果您在使用 FastAPI 期间遇到了显存占用过高的问题，可以尝试以下方法来清除 FastAPI 占用的显存：

1. 尝试使用 `del` 命令删除不再需要的变量和对象，以释放显存。

2. 在每个请求处理程序的末尾，尝试使用 `gc.collect()` 命令强制 Python 垃圾回收机制运行，以释放一些显存。

3. 如果您使用的是 TensorFlow 或 PyTorch 等深度学习框架，可以尝试使用 `tf.keras.backend.clear_session()` 或 `torch.cuda.empty_cache()` 命令来清除框架占用的显存。

如果以上方法都无法解决问题，您可能需要考虑使用更高性能的硬件，例如更多显存的 GPU 或 TPU。