我安装了tensorflow的gpu版本，只要我创建一个会话，就会显示这个日志：
I tensorflow / core / common_runtime / gpu / gpu_device.cc：885]找到设备0 具有属性：名称：GeForce GTX TITAN黑色专业：3个未成年人：5 memoryClockRate（GHz）0.98 pciBusID 0000：01：00.0总内存：5.94GiB 可用内存：5.31GiB I. tensorflow / core / common_runtime / gpu / gpu_device.cc：906] DMA：0 I tensorflow / core / common_runtime / gpu / gpu_device.cc：916] 0：Y I tensorflow / core / common_runtime / gpu / gpu_device.cc：975]创建 TensorFlow设备（/ gpu：0） - ＆gt; （设备：0，名称：GeForce GTX TITAN 黑色，pci总线ID：0000：01：00.0）
当我检查我的GPU内存使用情况时，大约90％会被消耗掉。
Tensorflow文档没有说明这一点。是否需要控制gpu？为什么它占用了大部分内存？
答案 0 :(得分：0)
TensorFlow会话在启动时分配〜所有GPU内存，因此它们可以绕过cuda分配器。
不要在同一个进程中运行多个使用cuda的库，否则会发生奇怪的事情（比如此流执行程序错误）。