import tensorflow as tf gpus = tf.config.experimental.list_physical_devices(device_type='GPU') for gpu in gpus: tf.config.experimental.set_memory_growth(gpu, True)

你的问题是如何设置 TensorFlow 在 GPU 上的内存增长？你可以使用以下代码来设置 TensorFlow 在 GPU 上的内存增长：

import tensorflow as tf

gpus = tf.config.experimental.list_physical_devices(device_type='GPU')
for gpu in gpus:
    tf.config.experimental.set_memory_growth(gpu, True)

这段代码会列出所有可用的 GPU，并且将它们的内存增长模式设置为 True。这样做可以动态分配 GPU 内存，根据需要增加分配的内存量。

相关问题

帮我检查一下这段代码有没有错误gpus = tf.config.experimental.list_physical_devices('GPU') if gpus: try: for gpu in gpus: tf.config.experimental.set_memory_growth(gpu, True) tf.config.experimental.set_virtual_device_configuration(gpu, [tf.config.experimental.VirtualDeviceConfiguration(memory_limit=0.1 * 1024)]) except RuntimeError as e: print(e) sess = tf.compat.v1.Session() init = tf.compat.v1.global_variables_initializer() sess.run(init)

这段代码看起来没有明显的错误，但是有一些需要注意的地方：

1. 如果你使用的是 TensorFlow 2.x 版本，则不需要使用 `tf.compat.v1.Session()` 和 `tf.compat.v1.global_variables_initializer()`。相反，你应该使用 `tf.Session()` 和 `tf.global_variables_initializer()`。

2. 在设置 `VirtualDeviceConfiguration` 时，你可以将 `memory_limit` 的值设置为比 0.1 * 1024 更大的值，以便更好地利用 GPU 资源。

3. 在设置 `VirtualDeviceConfiguration` 时，你可以将 `memory_limit` 的值设置为 None，以便完全利用 GPU 资源。

4. 需要确保导入了 TensorFlow 库。例如，可以在代码的开头添加以下行：`import tensorflow as tf`。

希望这些提示能够帮助你检查代码并避免潜在的错误。

解释以下这段代码：import tensorflow as tf gpus =tf.config.experimental.list_physical_devices(device_type='GPU') tf.config.experimental.set_virtual_device_configuration(gpus[0],[tf.config.experimental.VirtualDeviceConfiguration(memory_limit=4096)]) #import scipy.io as sio import pickle import os,random import matplotlib.pyplot as plt #import scipy.stats from tensorflow import losses from tensorflow.keras import Model from tensorflow.keras import layers import matplotlib.pyplot as plt import tensorflow as tf import numpy as np #import scipy.io as sio #import scipy.stats import math import os import pdb from tensorflow import losses from model import ResNet18 from re_dataset_real import train_image1,train_label1,test_image1,test_label1,val_image1,val_label1 from re_dataset_imag import train_image2,train_label2,test_image2,test_label2,val_image2,val_label2 def phsical_loss(y_true, y_pred): y_true =tf.cast(y_true, y_pred.dtype) loss_real=tf.keras.losses.MSE(y_true[0],y_pred[0]) loss_img= tf.keras.losses.MSE(y_true[1],y_pred[1]) amp_ture=tf.pow(y_true[0],2)+tf.pow(y_true[1],2) amp_pred=tf.pow(y_pred[0],2)+tf.pow(y_pred[1],2) loss_amp=tf.keras.losses.MSE(amp_ture,amp_pred) return loss_real+loss_img+loss_amp#两个子模型各加一个完整约束 def angle_loss(y_true, y_pred): y_true = tf.cast(y_true, y_pred.dtype) img_ture=tf.atan2(y_true[1],y_true[0]) img_pred=tf.atan2(y_pred[1],y_pred[0]) return tf.keras.losses.MAE(img_ture,img_pred) def amp_loss(y_true, y_pred): y_true = tf.cast(y_true, y_pred.dtype) amp_ture=tf.pow(y_true[0],2)+tf.pow(y_true[1],2) amp_pred=tf.pow(y_pred[0],2)+tf.pow(y_pred[1],2) loss_phsical=tf.keras.losses.MSE(amp_ture,amp_pred) return loss_phsical model_in=tf.keras.Input((16,16,1)) model_real_out=ResNet18([2,2,2,2])(model_in) model_img_out=ResNet18([2,2,2,2])(model_in) model_all=tf.keras.Model(model_in,[model_real_out,model_img_out]) model_all.compile(loss=phsical_loss, optimizer=tf.keras.optimizers.Adam(tf.keras.optimizers.schedules.InverseTimeDecay( 0.001, decay_steps=250*25, decay_rate=1, staircase=False)), metrics=['mse']) checkpoint_save_path= "C:\\Users\\Root\\Desktop\\bysj\\model_all.ckpt" if os.path.exists(checkpoint_save_path + '.index'): print('------------------load model all---------------------') model_all.load_weights(checkpoint_save_path) cp_callback = tf.keras.callbacks.ModelCheckpoint(filepath=checkpoint_save_path, save_weights_only=True,save_best_only=True)

这段代码主要是实现了一个包含两个子模型的神经网络，其中每个子模型都是由 ResNet18 构成的。此外，还定义了三个损失函数 phsical_loss、angle_loss 和 amp_loss，分别用于计算物理约束、角度约束和幅度约束。其中，物理约束的损失函数 phsical_loss 是由子模型输出的实数和虚数部分的均方误差以及模长的均方误差之和。角度约束的损失函数 angle_loss 是由子模型输出的实数和虚数部分的反正切值的平均绝对误差。幅度约束的损失函数 amp_loss 是由子模型输出的模长的均方误差。最后，使用 Adam 优化器和学习率的反比时间衰减策略来编译模型，并且设置了 ModelCheckpoint 回调函数用于保存最优模型。