大家好，今天小编关注到一个比较有意思的话题，就是关于python深度学习释放显存的问题，于是小编就整理了4个相关介绍Python深度学习释放显存的解答，让我们一起看看吧。
tensorflow如何使用GPU来加速训练？
Tensorflow支持GPU，而且默认情况下，在操作同时支持GPU和CPU的情况下，会优先使用GPU。所以Tensorflow的GPU加速训练是开箱即用的，唯一需要注意的是安装的时候不要装错了。
如何安装正确版本
首先，确保你的硬件没问题。一般来说，不是太老或太低端的N卡基本上都没问题。具体支持的硬件可以查看Nvidia的文档（***s://developer.nvidia***/cuda-gpus），根据你的显卡所属的系列，查看是否支持（需要支持CUDA 3.5以上，CUDA 3.0以上，但小于3.5的话，需要通过源码编译安装Tensorflow）。
（Nvidia网站截屏）
其次，确保你的软件依赖没问题：
- 显卡驱动
- CUDA Toolkit 9.0
- cuDNN SDK v7
- libcupti-dev
- NVIDIA TensorRT 3.0 （可选）
然后，就是安装TensorFlow了。
注意，通过`pip install tensorflow`安装的是CPU版本！你需要使用`pip install tensorflow-gpu`！pip3同理。相应地，如果你选择通过docker安装，也别忘了加上-gpu后缀，比如`nvidia-docker run -it tensorflow/tensorflow:latest-gpu bash`。
Tensorflow是Google推出的一款人工智能学习系统，我们基于tensorflow框架编写的程序，通过GPU就能极大的加速运行速度。下面就介绍一些在Python中用GPU加速神经网络训练的一些技巧和方法。
1. 指定GPU
如果在有多块GPU的话，可以通过如下这句话来指定调用哪一块GPU。
os.environ["CUDA_VISIBLE_DEVICES"] = "0"
2. 设置GPU的使用量
如果是多个程序使用一块GPU，就需要对每个程序制定GPU的显存使用量。可以用下面这句话来实现：
config = tf.ConfigProto() config.gpu_options.per_process_gpu_memory_fraction = 0.4
session = tf.Session(config=config)
3. 并行使用多个GPU
并行使用GPU可以分为两种，一种是数据并行，也就是将训练数据平均到多个GPU中进行训练，然后在统一进行参数的更新；另一种则是模型并行，即将模型分成多个部分在多个GPU上训练。具体实践的方法可以参考下面的链接：***s://blog.csdn.net/lqfarmer/article/details/70339330
请问学习哪门电脑技术可以实现兼职赚钱？
我觉得在您这个年龄段，还是想学一门技术做***的话，我是不太建议重新去学Python，java这一类的技术，因为他这些需要你花很多的时间才可以学会，会用，而且就算学会了，你也不一定能用他们***，因为一般的项目只会一种语言，一个人是做不起来的，我建议是可以学学ps或者视频剪辑之类的，就算不能接到活，也可以找找好的***作品，剪辑出来发到自己的账号，说不定有奇效，希望我的回答可以给你一些参考！
学习电脑技术，兴趣最重要。有兴趣了才肯钻研，喜欢编程的，可以学编程技术，喜欢设计的，可以学习设计作品，电脑技术领域非常广泛，随便掌控精通一项技术，都可以实现***赚钱，前提是要精，如果做什么都是半吊子，那想***赚钱是很难的。
学习手机维修就可以实现***赚钱！因为现在手机使用已经相当普极了！男女老少都在使用。手机是消费品，消费过程中就会损坏，损耗。所以这是一个前途无量的好事情。而且自己办一个手机维修店，还可以销售手机，卖手机配件，及与手机相关的服务务
我有一位朋友，***做电脑维修。由于技术好，价格合理，活干不完。
有的家长对小孩接触电脑如临大敌，其实电脑***多的是。玩游戏有的也玩出名堂来。
还有现在的自媒体。都是会电脑***。
除了语音识别之外，机器学习可以实现语音的分类吗？
手机上的输入文字的功能，用过的一个非常好用的语音识别输入文字的软件。
操作的方法可以按照下面的步骤方法来进行[_a***_]，简单好用，轻松就能够完成需要的文字输入哦。 ***加载中...
1）在应用市场找到这个工具将它安装在手机之后在语音识别的页面中选择：录音机，就可以录制音频了；
2）等待录制结束，这里我们需要将音频文件保存一份，然后进入手机文件库的页面，找到录制的音频；
3）点击右上角的转文字字样，就可以将录制好的音频文件转换成文字了；
频率功耗掣肘AMD笔记本锐龙APU值得期待吗？
AMD除开刚刚发布的第二代锐龙处理器之外，之前的锐龙APU阵营也要随之扩充了，根据AMD***显示，将会加推Ryzen 3 2200GE以及Ryzen 5 2400GE两款APU，它们最大特色就是只有35W的TDP，而且只有CPU频率变化，其余硬件都与之前推出的两款都一样。
Ryzen 3 2200GE、Ryzen 5 2400GE的存在早已不是什么秘密了，在2月份锐龙APU刚发布的时候，华硕、华擎的AM4主板CPU支持列表中就曾出现过它们的名字，只不过当时不知道具体规格而已。现在我们可以通过AMD隐藏起来的两个网页看到其具体规格：Ryzen 3 2200GE、Ryzen 5 2400GE。
按照规格表数据，Ryzen 3 2200GE还是4C4T设计，频率在3.2-3.6GHz之间，而65W功耗版在3.5-3.7GHz，而搭载的Vega 8核心没变，还是8组NCU；Ryzen 5 2400GE 4C8T设计，频率降低0.4GHz，为3.2-3.8GHz之间，65W功耗版在3.6-3.9GHz，仍然是11组NCU的Vega 11核心。
单纯降低CPU频率可以让TDP降低至35W，差不多50%的功耗降低令人相当期待，而且GPU规格并没有任何变化，游戏性能有可能不受影响。
不过截至目前仍未有AMD何时正式发布及推出日期，价格也未知。
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到此，以上就是小编对于python深度学习释放显存的问题就介绍到这了，希望介绍关于python深度学习释放显存的4点解答对大家有用。
标签： 可以 tensorflow GPU
