解决TensorFlow程序无限制占用GPU的方法

在使用TensorFlow进行深度学习时，有时候会出现程序无限制占用GPU的情况，导致其他程序无法使用GPU。本攻略将介绍如何解决这个问题，并提供两个示例。

示例1：使用GPUOptions设置GPU内存分配比例

以下是示例步骤：

1. 导入必要的库。

python
import tensorflow as tf

1. 设置GPU内存分配比例。

python
gpu_options = tf.GPUOptions(per_process_gpu_memory_fraction=0.4)
config = tf.ConfigProto(gpu_options=gpu_options)

1. 创建会话。

python
with tf.Session(config=config) as sess:
# 运行计算图
# ...

在这个示例中，我们演示了如何使用GPUOptions设置GPU内存分配比例。

示例2：使用allow_growth选项动态分配GPU内存

以下是示例步骤：

1. 导入必要的库。

python
import tensorflow as tf

1. 设置allow_growth选项。

python
config = tf.ConfigProto()
config.gpu_options.allow_growth = True

1. 创建会话。

python
with tf.Session(config=config) as sess:
# 运行计算图
# ...

在这个示例中，我们演示了如何使用allow_growth选项动态分配GPU内存。

无论是使用GPUOptions设置GPU内存分配比例还是使用allow_growth选项动态分配GPU内存，都可以解决TensorFlow程序无限制占用GPU的问题。