这篇文章主要介绍TensorFlow显存使用机制的示例分析，文中介绍的非常详细，具有一定的参考价值，感兴趣的小伙伴们一定要看完！
默认情况下，TensorFlow 会映射进程可见的所有 GPU 的几乎所有 GPU 内存（取决于 CUDA_VISIBLE_DEVICES）。通过减少内存碎片，可以更有效地使用设备上相对宝贵的 GPU 内存资源。
在某些情况下，最理想的是进程只分配可用内存的一个子集，或者仅根据进程需要增加内存使用量。 TensorFlow 在 Session 上提供两个 Config 选项来进行控制。
(1) : 自主申请所用的内存空间
第一个是 allow_growth 选项，它试图根据运行时的需要来分配 GPU 内存：它刚开始分配很少的内存，随着 Session 开始运行并需要更多 GPU 内存，我们会扩展 TensorFlow 进程所需的 GPU 内存区域。请注意，我们不会释放内存，因为这可能导致出现更严重的内存碎片情况。要开启此选项，请通过以下方式在 ConfigProto 中设置选项：
config = tf.ConfigProto() config.gpu_options.allow_growth = True session = tf.Session(config=config, ...)
(2) 规定 可用最大内存占单个GPU的总内存比例
第二个是 per_process_gpu_memory_fraction 选项，它可以决定每个可见 GPU 应分配到的内存占总内存量的比例。例如，您可以通过以下方式指定 TensorFlow 仅分配每个 GPU 总内存的 40%：
config = tf.ConfigProto() config.gpu_options.per_process_gpu_memory_fraction = 0.4 session = tf.Session(config=config, ...)
如要真正限制 TensorFlow 进程可使用的 GPU 内存量，这非常实用。
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