参考链接:https://blog.csdn.net/dcrmg/article/details/79091941 tf.ConfigProto()函数用在创建session的时候,用来对session进行参数配置: config = tf.ConfigProto(allow_soft_placement=True, allow_soft_placement=True)config.gpu_options.per_process_gpu_memory_fraction = 0.4 #占用40%显…

tf.ConfigProto()函数用在创建session的时候,用来对session进行参数配置: config = tf.ConfigProto(allow_soft_placement=True, allow_soft_placement=True) config.gpu_options.per_process_gpu_memory_fraction = 0.4 #占用40%显存 sess = tf.Session(config=config) 1. 记录设备指派情况 :  tf.Conf…

tf.ConfigProto()函数用在创建session的时候,用来对session进行参数配置: config = tf.ConfigProto(allow_soft_placement=True, allow_soft_placement=True) config.gpu_options.per_process_gpu_memory_fraction = 0.4 #占用40%显存 sess = tf.Session(config=config) 1. 记录设备指派情况 :  tf.Conf…

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博主个人网站:https://chenzhen.online tf.configProto用于在创建Session的时候配置Session的运算方式,即使用GPU运算或CPU运算: 1. tf.ConfigProto()中的基本参数: session_config = tf.ConfigProto( log_device_placement=True, allow_soft_placement=True, inter_op_parallelism_threads=0, intra_op_para…

点击选择 Edit Configurations... 修改 VM options ,参数在最后可直接复制 -Xms550m -Xmx1250m -Dfile.encoding=UTF-8…

原文地址: https://blog.csdn.net/C_chuxin/article/details/84990176 ------------------------------------------------------------------------------------------ [题目]tf.ConfigProto和tf.GPUOptions用法总结 概述 tf.ConfigProto一般用在创建session的时候,用来对session进行参数配置,而tf.GPUOp…

系统参数 系统级全局变量,该参数在程序中任何位置都可以访问到.优先级最高,覆盖程序中同名配置. 系统参数的标准格式为:-Dargname=argvalue,多个参数之间用空格隔开,如果参数值中间有空格,则用引号括起来. 其中,参数名可以是 Java 默认的,此类参数由 JVM 虚拟机自动识别并生效,例如,-Dfile.encoding=UTF-8 用于指定文件编码格式:也可以是用户自定义的,例如,-Dmy=user,程序中可以读取该参数值,执行相关逻辑. 虚拟机系统参数中设置的参数键值对,在程序…

一.指定运行jdk 1)set classpath.sh和catalina.sh中写入: export JAVA_HOME=/usr/local/java/jdk1.8.0_121 export JRE_HOME=/usr/local/java/jdk1.8.0_121/jre/ 二.指定运行参数大小: 1)catalina.sh中写入 服务器配置 内存大小1G参考一:JAVA_OPTS="-Xms256m -Xmx512m -Xss1024K -XX:PermSize=128m -XX:Max…

原文地址: https://blog.csdn.net/c20081052/article/details/82345454 --------------------------------------------------------------------------------------------------- 在服务器上用多GPU做训练时,由于想只用其中的一个GPU设备做训练,可使用深度学习代码运行时往往出现多个GPU显存被占满清理.出现该现象主要是tensorflow训练时默认占…