如何在TF 2.1上设置动态内存增长？
在TF 2.1上设置动态内存增长可以通过以下步骤实现：
- 导入必要的库和模块：
import tensorflow as tf- 创建一个配置对象，并设置动态内存增长：
config = tf.compat.v1.ConfigProto()
config.gpu_options.allow_growth = True- 在创建会话时应用配置对象：
sess = tf.compat.v1.Session(config=config)- 使用会话进行模型训练或推理：
# 示例代码
with tf.compat.v1.Session(config=config) as sess:
# 模型训练或推理代码动态内存增长的设置允许TensorFlow在需要时动态分配GPU内存，而不是一次性占用全部内存。这样可以更好地管理内存资源，避免因为内存不足而导致程序崩溃。
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