0
我想運行一個用Python編寫的腳本並使用Tensorflow。即使服務器與其他同事共享，我想限制我的腳本最多使用服務器的三分之一GPU內存。儘管有其他說法，但Tensorflow會分配所有GPU
爲了實現這個目標，我做了以下內容：
with tf.Graph().as_default(): gpu_options = tf.GPUOptions(allow_growth=True, per_process_gpu_memory_fraction=0.3) session_conf = tf.ConfigProto( allow_soft_placement=True, log_device-placement=False, gpu_options=gpu_options) with tf.Session(conf=session_conf) as sess: # some stuff
但是當我通過nvidia-smi命令檢查GPU內存使用它說，它的所有分配。服務器上有2個GPU，看起來我的腳本完全分配了它們兩個。我究竟做錯了什麼 ？
我上面寫的不是腳本的第一行代碼。我首先做一些數據處理。但是如果我把它放在一開始就不會改變。