Anaconda虚拟环境中Tensorflow分配了95%的内存，进程非常缓慢。
创始人
2024-08-10 20:01:25
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  1. 可以尝试降低Tensorflow分配的内存比例，以更好地利用剩余资源。在Tensorflow中，可通过以下代码更改分配比例（将0.95替换为所需比例）：

import tensorflow as tf config = tf.ConfigProto() config.gpu_options.per_process_gpu_memory_fraction = 0.95 session = tf.Session(config=config)

  1. 可以考虑使用更高内存的GPU或增加系统内存。

  2. 通过并行计算或使用更高效的算法，可以减少内存需求。

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