清除tensorflow占用显存

在使用 TensorFlow 进行机器学习训练时，可能会遇到显存不足的问题，这时候可以使用以下方法来清除 TensorFlow 占用的显存：

1. 在训练代码中加上以下代码：

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

config = tf.ConfigProto()
config.gpu_options.allow_growth = True
sess = tf.Session(config=config)
set_session(sess)

这段代码会让 TensorFlow 动态申请显存，避免一次性申请过多导致显存不足。

2. 如果还是出现显存不足的情况，可以使用以下命令来清除 TensorFlow 占用的显存：

sudo lsof /dev/nvidia* | grep python | awk '{print $2}' | xargs sudo kill -9

这条命令会杀掉所有正在占用 NVIDIA 显卡的 Python 进程，包括 TensorFlow。注意，这会导致所有正在运行的 TensorFlow 程序停止，因此请谨慎使用。

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()

modelscope清除占用显存

在使用深度学习模型时，由于模型参数较多，可能会占用大量显存。为了清除占用的显存，可以使用以下方法：

1. 使用 `del` 命令删除不需要的变量或对象，例如：`del model`。

2. 使用 `tf.keras.backend.clear_session()` 清除当前 TensorFlow 后端的 session，释放占用的显存。这个方法将会清除所有的 Keras 模型和层。

3. 如果使用的是 PyTorch 框架，可以使用 `torch.cuda.empty_cache()` 清除 PyTorch 占用的显存。

4. 在训练循环中，可以使用 `tf.GradientTape` 来记录计算图，然后在计算完成后使用 `tf.GradientTape.reset()` 重置计算图，释放占用的显存。

5. 在使用 TensorFlow 时，可以使用 `tf.config.experimental.set_memory_growth()` 方法将显存分配策略设置为按需分配。这个方法可以避免 TensorFlow 占用过多的显存，但是可能会影响模型的性能。

以上方法可以帮助我们清除占用的显存，提高模型的训练效率。