如何使用c+更改tensorflow中每个进程的内存分数+；？ 我在C++语言中开发了两种基于TF的应用程序，这些应用程序作为库。在调用方可执行程序中，先调用library1，然后调用library2。在library1初始化中，gpu内存分数设置为0.5，运行一些推断，并关闭会话。然后调用library2，gpu内存分数设置为0.8，但该设置无法工作，gpu内存分配没有更改。两个库的初始化代码相同，但分数值不同 int XXXLib::init(double per_process_gpu_memory_fraction) { SessionOptions options; ConfigProto* config = &options.config; GPUOptions* gpu_options = config->mutable_gpu_options(); // for library1, fraction = 0.5; for library2, fraction = 0.8 gpu_options->set_per_process_gpu_memory_fraction(per_process_gpu_memory_fraction); Status status = NewSession(options, &_session); }

似乎在调用set_per_process_gpu_memory_fraction（）时，此进程中的gpu内存是固定的，甚至是新的另一个Newsession（），都会使用原始的分数值

不同的应用程序（库）应该使用不同的会话吗

gpu内存分数与会话或进程有关

如何在相同的过程中更改不同会话中的分数 一些环境信息：

• 我写过自定义代码吗？没有
• 操作系统平台和分发？Win10 Pro
• TensorFlow从何处安装？源代码
• TensorFlow版本？1.9
• CUDA/cuDNN版本？CUDA9.0，cudnn 7.05
• GPU型号和内存？带8GB内存的GTX1080

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这是不幸的，但在当前的TensorFlow（1.11）中，GPU内存分配器只创建一次（每个GPU设备）-这是在该过程中第一次创建会话。在以下会话中更改每个进程的gpu内存分数将不会产生任何影响

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关于您的库，我建议不要在其中创建会话。请用户向您提供一个他们根据自己的意愿配置的会话。或者，您可以只创建一个图形并返回要运行的操作。然后，用户可以根据自己的需要运行它们。

如果要求用户配置并提供会话，第二次调用set_per_process_gpu_memory_fraction（）时，它仍然不起作用，或者您想将两个库合并为一个库，它们只有一个接口来创建会话？是的，重构代码不会神奇地使每个会话的set\u per\u进程\u gpu\u内存\u分数。我只是建议会话配置是一个非常高级的概念，通常应由最终用户来处理，而不是深入到库中。。。分配不同数量GPU内存的唯一真正方法是启动一个新进程。