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Python在用GPU跑模型的时候最好开多进程，因为很明显这种任务就是计算密集型的。
用进程池好管理，但是tensorflow默认情况会最大占用显存，尽管该任务并不需要这么多，因此我们可以设置显存的按需获取，这样程序就不会死掉了。
1. 按比例预留：
tf_config = tensorflow.ConfigProto() tf_config.gpu_options.per_process_gpu_memory_fraction = 0.5 # 分配50% session = tensorflow.Session(config=tf_config)
2. 或者干脆自适应然后自动增长：
tf_config = tensorflow.ConfigProto() tf_config.gpu_options.allow_growth = True # 自适应 session = tensorflow.Session(config=tf_config)
以上这篇tensorflow 限制显存大小的实现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，也希望大家多多支持。
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这一波大模型产业落地浪潮里，不少企业其实处在 “干瞪眼“的状态。
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另一种情况是，企业想用上大模型，却又难免瞻前顾后——既要考虑场景融合，又得兼顾安全性，还要考虑打通现有系统，再加上各种部署成本和繁琐的采购流程……最后只能拂袖：罢了，再等等吧。
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稳了！魔兽国服回归的3条重磅消息！官宣时间再确认！
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