python - 分配 gpu 部分急切执行

Question

基本上，我在渴望模式下运行强化学习模型，我需要限制每个进程将从 gpu 中要求的内存量。在图形 api 中，这可以通过修改 tf.ConfigProto() 对象并与所述配置对象创建会话来实现。

但是，在 Eager api 中，没有会话。我的疑问是，在这种情况下如何管理 gpu 内存？

标签： pythontensorflowkerasdeep-learning

Answer 1

tf.enable_eager_execution()接受一个config参数，其值将是相同的ConfigProto消息。

因此，您应该能够使用它为每个进程设置相同的选项。

希望有帮助。