Tensorflow支持基于cuda内核与cudnn的GPU加速，Keras出现较晚，为Tensorflow的高层框架，由于Keras使用的方便性与很好的延展性，之后更是作为Tensorflow的官方指定第三方支持开源框架。
但两者在使用GPU时都有一个特点，就是默认为全占满模式。在训练的情况下，特别是分步训练时会导致显存溢出，导致程序崩溃。
可以使用自适应配置来调整显存的使用情况。
一、Tensorflow
1、指定显卡
代码中加入
import os os.environ[“CUDA_VISIBLE_DEVICES”] = “0”
或者在运行代码前，在终端
export CUDA_VISIBLE_DEVICES=0
2、为显存分配使用比例
在建立tf.Session加入设置数据（显存使用比例为1/3），但有时你虽然设置了使用上限，在程序需要更高显存时还是会越过该限制
gpu_options = tf.GPUOptions(per_process_gpu_memory_fraction=0.333) sess = tf.Session(config=tf.ConfigProto(gpu_options=gpu_options))
3、自适应分配
会自适应分配显存，不会将显存全部分配导致资源浪费
代码语言：javascript复制config = tf.ConfigProto()
config.gpu_options.allow_growth=True
sess = tf.Session(config=config) 二、Keras
与tensorflow大差不差，就是将tf.Session配置转置Keras配置
1、指定显卡
代码中加入
import os os.environ[“CUDA_VISIBLE_DEVICES”] = “0”
或者在运行代码前，在终端
export CUDA_VISIBLE_DEVICES=0
2、为显存分配使用比例
代码语言：javascript复制import tensorflow as tf
import keras.backend.tensorflow_backend as KTF
config = tf.ConfigProto()
config.gpu_options.per_process_gpu_memory_fraction = 0.333
session = tf.Session(config=config)
KTF.set_session(session)3、自适应分配
代码语言：javascript复制import keras.backend.tensorflow_backend as KTF
config = tf.ConfigProto()
config.gpu_options.allow_growth=True
session = tf.Session(config=config)
KTF.set_session(session)4、如有设置fit_generator
将多线程关闭
代码语言：javascript复制#可将
use_multiprocessing=True
#改为
use_multiprocessing=False补充知识：Keras 自动分配显存，不占用所有显存
自动分配显存，不占用所有显存
代码语言：javascript复制import keras.backend.tensorflow_backend as KTF
import tensorflow as tf
import os
os.environ["CUDA_VISIBLE_DEVICES"] = "1"
config = tf.ConfigProto()
config.gpu_options.allow_growth=True #不全部占满显存, 按需分配
sess = tf.Session(config=config)
KTF.set_session(sess)以上这篇Tensorflow与Keras自适应使用显存方式就是小编分享给大家的全部内容了，希望能给大家一个参考。
