python清除modelscope占用显存

在 Python 中，可以使用以下语句清除 TensorFlow 的图：

import tensorflow as tf

tf.reset_default_graph()

这将清除 TensorFlow 图，从而释放显存。此外，还可以使用以下语句关闭 TensorFlow 会话并释放所有资源：

sess = tf.Session()
# 执行模型训练或推理等操作
sess.close()

这将关闭 TensorFlow 会话并释放所有相关资源，包括 GPU 内存。如果你使用 TensorFlow 2.0 或更高版本，则可以使用以下语句关闭 TensorFlow 会话：

import tensorflow as tf

tf.compat.v1.disable_eager_execution()
sess = tf.compat.v1.Session()
# 执行模型训练或推理等操作
sess.close()

这将禁用 TensorFlow 2.0 的即时执行模式，并创建一个 TensorFlow 1.x 兼容的会话对象，从而允许你使用上述的 `sess.close()` 语句关闭会话并释放内存。

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。