请问tensorflow中程序运行完如何释放显存 5C

在网上没检索到相关的代码。
已经掌握按比例/按需显存管理,现在想让模型在运行结束后自动释放显存,qing'wen'you'shen'me'ban'fa

1个回答

按理说,程序整个执行完了会自动释放的,你需要同时运行多个程序么?

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super(): https://wiki.jikexueyuan.com/project/explore-python/Class/super.html self.L1_conv = Conv2D(filters=10, kernel_size=(5, 5), activation='relu', padding='same') self.L2_conv = Conv2D(filters=10, kernel_size=(5, 5), activation='relu', padding='same') self.pool = MaxPooling2D(pool_size=(2, 2), strides=2) self.flat = Flatten() self.dense1 = Dense(100, activation='tanh') self.dense2 = Dense(10, activation='softmax') def call(self, inputs): h1 = self.L1_conv(inputs) h1_pool = self.pool(h1) h2 = self.L2_conv(h1_pool) h2_pool = self.pool(h2) flat_h = self.flat(h2_pool) dense1 = self.dense1(flat_h) logits = self.dense2(dense1) return logits #定义交叉熵损失函数 def compute_loss(logits, labels): return tf.reduce_mean(tf.nn.softmax_cross_entropy_with_logits(labels, logits)) #定义预测准确率函数 def compute_accuracy(logits, labels): predictions = tf.argmax(logits, axis=1) labels = tf.argmax(labels, axis=1) return tf.reduce_mean(tf.cast(tf.equal(predictions, labels), tf.float32)) #参数优化 def train_one_step(model, optimizer, x, y): with tf.GradientTape() as tape: logits = model(x) loss = compute_loss(logits, y) #compute gradient grads = tape.gradient(loss, model.trainable_variables) #update to weights optimizer.apply_gradients(zip(grads, model.trainable_variables)) #------------------------------ if __name__ == '__main__': (x_train, y_train), (x_valid, y_valid), (x_test, y_test) = mnist_dataset() #设置训练超参数 training_epochs = 20 #训练轮数 batch_size = 50 #单次训练的样本数(批次的大小) Mini-Batch优化 learning_rate = 0.001 #学习率 model = Convolution_NN() optimizer = optimizers.Adam(learning_rate=learning_rate) steps = int(x_train.shape[0]/batch_size) #一轮训练的批次 for epoch in range(training_epochs): for step in range(steps): X = x_train[step*batch_size:(step+1)*batch_size] Y = y_train[step*batch_size:(step+1)*batch_size] train_one_step(model, optimizer, X, Y) ``` # 类型二(通过tf的高阶API-Keras来训练模型参数) ``` import tensorflow as tf from tensorflow import keras from tensorflow.keras import optimizers, datasets from tensorflow.keras.layers import Dense, Dropout, Flatten, Conv2D, MaxPooling2D from sklearn.model_selection import train_test_split import matplotlib.pyplot as plt import os #提取mnist数据集 def mnist_dataset(): (x_train, y_train), (x_test, y_test) = datasets.mnist.load_data() #Normalize归一化 x_train = tf.cast(x_train/255.0, dtype=tf.float32) x_test = tf.cast(x_test/255.0, dtype=tf.float32) #增加维度:( , , )-->( , , , ) x_train = tf.expand_dims(x_train, axis=3) x_test = tf.expand_dims(x_test, axis=3) #对标签数据进行独热编码 y_train = tf.one_hot(y_train, depth=10, dtype=tf.float32) y_test = tf.one_hot(y_test, depth=10, dtype=tf.float32) return (x_train, y_train), (x_test, y_test) #定义模型 class Convolution_NN(keras.Model): def __init__(self): super(Convolution_NN, self).__init__() # super(): https://wiki.jikexueyuan.com/project/explore-python/Class/super.html self.L1_conv = Conv2D(filters=10, kernel_size=(5, 5), activation='relu', padding='same') self.L2_conv = Conv2D(filters=10, kernel_size=(5, 5), activation='relu', padding='same') self.pool = MaxPooling2D(pool_size=(2, 2), strides=2) self.flat = Flatten() self.dense1 = Dense(100, activation='tanh') self.dense2 = Dense(10, activation='softmax') def call(self, inputs): h1 = self.L1_conv(inputs) h1_pool = self.pool(h1) h2 = self.L2_conv(h1_pool) h2_pool = self.pool(h2) flat_h = self.flat(h2_pool) dense1 = self.dense1(flat_h) logits = self.dense2(dense1) return logits #------------------------------ if __name__ == '__main__': #os.environ["CUDA_VISIBLE_DEVICES"] = "-1" #GPU内存不足(降低batch_size),改用CPU运算 (x_train, y_train), (x_test, y_test) = mnist_dataset() model = Convolution_NN() optimizer = optimizers.Adam() model.compile(optimizer=optimizer, loss='categorical_crossentropy', metrics=['accuracy']) #设置训练超参数 training_epochs = 20 #训练轮数 batch_size = 50 #单次训练的样本数(批次的大小) Mini-Batch优化 #训练模型 train_history = model.fit(x_train, y_train, validation_split=0.2, epochs=training_epochs, batch_size=batch_size, verbose=2) ``` ## 一句话总结:类型一,我自己优化参数,在GPU上跑,显示:OOM when allocating tensor with shape[48000,28,28,10] and type float on /job:localhost/replica:0/task:0/device:GPU:0 by allocator GPU_0_bfc [Op:Conv2D],即内存不足。 类型二,无脑调用API优化参数,很流畅的在GPU上跑。 为什么呢?很迷惑!讲道理Keras优化参数的方法应该和我一致呀,只是它的封装好了,为什么它的可以在GPU上跑,我的就显示内存不足呢?

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首先建立了四分之一车辆悬架系统的数学模型,应用MATLAB/Simulink软件建立该系统的仿真模型,并输入路面激励为随机激励,控制不同的悬架刚度和阻尼,选用最优的参数得到车辆悬架的振动加速度变化曲线

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C++语言基础视频教程

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Java8零基础入门视频教程

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HoloLens2开发入门教程

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本文件主要是针对使用dlib的imglab标注工具标记的目标检测框和关键点检测而生成的xml文件, 转换为coco数据集格式.

Java面试史上最全的JAVA专业术语面试100问 (前1-50)

前言: 说在前面, 面试题是根据一些朋友去面试提供的,再就是从网上整理了一些。 先更新50道,下一波吧后面的也更出来。 求赞求关注!! 废话也不多说,现在就来看看有哪些面试题 1、面向对象的特点有哪些? 抽象、继承、封装、多态。 2、接口和抽象类有什么联系和区别? 3、重载和重写有什么区别? 4、java有哪些基本数据类型? 5、数组有没有length()方法?String有没有length()方法? 数组没有length()方法,它有length属性。 String有length()方法。 集合求长度用

2019 AI开发者大会

2019 AI开发者大会(AI ProCon 2019)是由中国IT社区CSDN主办的AI技术与产业年度盛会。多年经验淬炼,如今蓄势待发:2019年9月6-7日,大会将有近百位中美顶尖AI专家、知名企业代表以及千余名AI开发者齐聚北京,进行技术解读和产业论证。我们不空谈口号,只谈技术,诚挚邀请AI业内人士一起共铸人工智能新篇章!

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工欲善其事,必先利其器。Vim+Git+Makefile是Linux环境下嵌入式开发常用的工具。本专题主要面向初次接触Linux的新手,熟练掌握工作中常用的工具,在以后的学习和工作中提高效率。

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2019 Python开发者日-培训

本次活动将秉承“只讲技术,拒绝空谈”的理念,邀请十余位身处一线的Python技术专家,重点围绕Web开发、自动化运维、数据分析、人工智能等技术模块,分享真实生产环境中使用Python应对IT挑战的真知灼见。此外,针对不同层次的开发者,大会还安排了深度培训实操环节,为开发者们带来更多深度实战的机会。

我以为我对Mysql事务很熟,直到我遇到了阿里面试官

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