tensorflow 動態分配內存以及設置使用那塊gpu的方法

動態內存

config = tf.ConfigProto()  
config.gpu_options.allow_growth=True  
sess = tf.Session(config=config)

如何控制GPU資源率

（參考：http://blog.csdn.net/u012436149/article/details/53837651）

allow growth

config = tf.ConfigProto()
config.gpu_options.allow_growth = True
session = tf.Session(config=config, ...)
使用allow_growth option，剛一開始分配少量的GPU容量，然後按需慢慢的增加，由於不會釋放內存，所以會導致碎片
per_process_gpu_memory_fraction

gpu_options=tf.GPUOptions(per_process_gpu_memory_fraction=0.7)
config=tf.ConfigProto(gpu_options=gpu_options)
session = tf.Session(config=config, ...)
設置每個GPU應該拿出多少容量給進程使用，0.4代表 40%

控制使用哪塊GPU卡

控制方式
~/ CUDA_VISIBLE_DEVICES=0  python your.py#使用GPU0
~/ CUDA_VISIBLE_DEVICES=0,1 python your.py#使用GPU0,1
注意單詞不要打錯

reference

http://blog.csdn.net/sunwuhuang1/article/details/53946462