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通过Keras / TF 2019限制GPU内存使用？

通过Keras / TF 2019限制GPU内存使用的方法有两种：静态分配和动态分配。

静态分配：静态分配是在模型编译之前就确定每个GPU的内存分配情况。可以通过以下步骤实现：
- 导入必要的库：import tensorflow as tf
- 设置GPU内存分配策略：gpus = tf.config.experimental.list_physical_devices('GPU')
- 限制每个GPU的内存使用：tf.config.experimental.set_memory_growth(gpu, True)
- 编译模型：model.compile(...)
- 这种方法的优势是可以在编译之前明确内存分配情况，但缺点是无法动态调整内存使用。

动态分配：动态分配是在模型运行时根据需要动态分配GPU内存。可以通过以下步骤实现：
- 导入必要的库：import tensorflow as tf
- 设置GPU内存增长策略：gpus = tf.config.experimental.list_physical_devices('GPU')
- 设置GPU内存增长限制：tf.config.experimental.set_memory_growth(gpu, True)
- 编译模型：model.compile(...)
- 这种方法的优势是可以根据需要动态分配内存，但缺点是可能导致性能下降。

Keras / TF 2019限制GPU内存使用的方法可以根据具体需求选择静态分配或动态分配。静态分配适用于内存需求相对稳定的情况，而动态分配适用于内存需求波动较大的情况。

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腾讯云GPU计算服务：https://cloud.tencent.com/product/gpu
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相关搜索:如何在TF Slim中限制GPU内存的使用？Keras直接使用所有GPU内存尽管使用了GPU内存，Keras仍停止了训练使用Keras GPU训练模型后，内存已满，无法清除在tf2.x中如何通过keras使用tfrecord tf.function使用比普通python函数更高的GPU内存有没有办法通过keras Sequential API使用原生tf关注层？是否可以通过写入磁盘来限制内存使用？启动TF会话(而不是其他会话)使用超过350MB的GPU内存如何通过命令行限制Python脚本的内存使用？如何使用tf.keras.layers通过Tensorflow conv2d馈送批处理图像序列为什么在keras中，随着批量大小的增加，GPU内存使用量不会增加？如何在tensorflow中使用带有tf.distribute.MirroredStrategy的keras.utils.Sequence数据生成器进行多gpu模型训练？在tensorflow2.0中，如果我使用tf.keras.models.Model。我可以通过模型训练批次的数量来评估和保存模型吗？

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