TensorFlow：并行运行调用TF的Python脚本的多个版本_Python_Tensorflow_Deep Learning

TensorFlow：并行运行调用TF的Python脚本的多个版本

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TensorFlow：并行运行调用TF的Python脚本的多个版本,python,tensorflow,deep-learning,Python,Tensorflow,Deep Learning,我正在完善一个Python脚本，它实现了基于Keras+TensorFlow的DQN算法。这是一个非常经验性的试错过程，所以我想在后台运行脚本，同时调整代码中的一些超参数，并并行运行第二个版本。如果我现在尝试这样做，我会收到一个错误，因为GPU正在使用。我通过SSH使用一台带有Intel Xeon和一个NVIDIA GeForce GTX 780 GPU的服务器。可能吗？如何操作？默认情况下，TensorFlow将在启动时预先分配所有可用的GPU内存，以确保我们不会浪费时间等待单个内存分配。如果

我正在完善一个Python脚本，它实现了基于Keras+TensorFlow的DQN算法。这是一个非常经验性的试错过程，所以我想在后台运行脚本，同时调整代码中的一些超参数，并并行运行第二个版本。如果我现在尝试这样做，我会收到一个错误，因为GPU正在使用。我通过SSH使用一台带有Intel Xeon和一个NVIDIA GeForce GTX 780 GPU的服务器。可能吗？如何操作？

默认情况下，TensorFlow将在启动时预先分配所有可用的GPU内存，以确保我们不会浪费时间等待单个内存分配。如果您希望tf的并发实例运行，可以通过允许GPU堆增长来禁用：

config = tf.ConfigProto()
config.gpu_options.allow_growth=True
sess = tf.Session(config=config)

但是请注意，如果您的模型可以在一个版本运行的情况下使用GPU，您不希望同时运行两个版本，因为这样会比较慢