tensorflow：一个GPU上的训练网络，但占用另一个GPU的空间

我有两个GPU，我只想用一个GPU来训练tensorflow的网络。当我训练它时，代码使用两个GPU的所有内存，但只有一个GPU工作：

我不知道为什么以及如何解决此问题。

请尝试设置：

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

如中所示。

尝试设置：

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

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默认情况下，tensorflow将占用所有可用GPU的内存。您可以根据@sygi的回答设置allow growth，或者根据Yaroslav的评论，只让tensorflow看到其中一个GPU。根据。

默认情况下，tensorflow将占用所有可用GPU的内存。您可以根据@sygi的回答设置allow growth，或者根据Yaroslav的评论，只让tensorflow看到其中一个GPU。根据。

do

export-CUDA\u-VISIBLE\u-DEVICES=0

在运行脚本之前do

export-CUDA\u-VISIBLE\u-DEVICES=0

在运行脚本之前最后，我使用两种方法。最后，我使用两种方法。