tensorflow懒加载显存

在使用 TensorFlow 时，可以使用懒加载技术来减小显存的占用。懒加载是指在需要用到某个变量时才真正地将其加载到内存中，而不是在程序开始时就将所有变量全部加载到内存中。这样可以有效地减小显存的占用。

具体实现方式如下：

1. 使用 `tf.placeholder()` 定义占位符变量，占位符变量不会被分配内存空间，而是等到需要用到时再赋值。

2. 使用 `tf.Variable()` 定义变量，但不给它们赋初值。

3. 在需要使用变量的地方，使用 `feed_dict` 将计算所需的数据传入占位符变量中。

例如：

import tensorflow as tf

# 定义占位符变量
x = tf.placeholder(tf.float32, shape=[None, 784])
y_ = tf.placeholder(tf.float32, shape=[None, 10])

# 定义变量
W = tf.Variable(tf.zeros([784, 10]))
b = tf.Variable(tf.zeros([10]))

# 定义模型
y = tf.nn.softmax(tf.matmul(x, W) + b)

# 定义损失函数
cross_entropy = tf.reduce_mean(-tf.reduce_sum(y_ * tf.log(y), reduction_indices=[1]))

# 定义优化器
train_step = tf.train.GradientDescentOptimizer(0.5).minimize(cross_entropy)

# 初始化变量
init = tf.global_variables_initializer()

# 开始训练
with tf.Session() as sess:
    sess.run(init)
    for i in range(1000):
        batch_xs, batch_ys = mnist.train.next_batch(100)
        sess.run(train_step, feed_dict={x: batch_xs, y_: batch_ys})

在这个例子中，`x` 和 `y_` 是占位符变量，`W` 和 `b` 是变量。在训练过程中，每次取出一批数据，通过 `feed_dict` 将数据传入占位符变量中，然后执行 `train_step` 操作，更新模型的参数。

使用懒加载技术可以有效地减小显存的占用，但也会增加程序的运行时间。因此，在实际应用中需要权衡显存占用和运行时间的关系，选择合适的方法。