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Tensorflow(2.0)，Keras未使用GPU的VRAM，但GPU时钟仍会出现峰值

TensorFlow是一个开源的机器学习框架，由Google Brain团队开发和维护。它提供了一种灵活且高效的方式来构建和训练各种机器学习模型。Keras是一个基于TensorFlow的高级神经网络API，它简化了神经网络的构建和训练过程。

在使用TensorFlow和Keras进行深度学习模型训练时，有时候会遇到GPU显存不足的问题。当使用大型模型或大规模数据集进行训练时，模型参数和梯度会占用大量的GPU显存。如果GPU显存不足以容纳所有的数据，就会导致程序中断或出现错误。

当使用TensorFlow和Keras进行训练时，GPU的时钟频率可能会出现峰值。这是由于GPU在处理大规模计算任务时，会根据需求动态调整时钟频率以提供更高的计算性能。即使没有使用全部的VRAM，GPU仍然会尝试以最大频率运行以提高计算速度。

解决GPU显存不足的方法有几种：

减少模型的参数量：可以通过减少模型的宽度或深度来降低参数量，以减少显存的使用。
减小数据集的大小：可以考虑使用更小的批次大小或更小的输入图像尺寸来减小数据集的大小。
使用混合精度训练：可以通过将模型参数以半精度（float16）存储，从而减少显存的使用。
启用显存增长：在TensorFlow中，可以使用tf.config.experimental.set_memory_growth()函数来启用显存增长，动态分配显存，避免一次性占用全部显存。
使用分布式训练：可以将模型和数据分布在多个GPU上进行训练，每个GPU只需加载部分模型和数据，从而减少单个GPU的显存需求。

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