Jupyter notebook Tensorflow GPU Memory 釋放

Jupyter notebook 每次運行完tensorflow的程序，佔着顯存不釋放。而又由於tensorflow是默認申請可以使用的所有顯存，就會使得後續程序難以運行。暫時尚未找到在jupyter notebook裏面自動釋放顯存的方法，可是咱們能夠作的是經過指定config爲使用的顯存按需自動增加，這樣能夠避免大多數的問題。代碼以下:

gpu_no = '0' # or '1'
os.environ["CUDA_VISIBLE_DEVICES"] = gpu_no

# 定義TensorFlow配置
config = tf.ConfigProto()

# 配置GPU內存分配方式，按需增加，很關鍵
config.gpu_options.allow_growth = True

# 配置可以使用的顯存比例
config.gpu_options.per_process_gpu_memory_fraction = 0.1

# 在建立session的時候把config做爲參數傳進去
sess = tf.InteractiveSession(config = config)

參考連接: http://blog.csdn.net/leibaojiangjun1/article/details/53671257