TensorFlow：高效控制GPU显存的深度学习框架

TensorFlow和TensorFlow 2.0控制显存
随着深度学习的火热发展，GPU成为了这个领域不可或缺的一部分，而在TensorFlow和TensorFlow 2.0中，我们可以控制GPU显存的使用。本文将介绍TensorFlow和TensorFlow 2.0控制显存的方法。
首先，TensorFlow是一个非常流行的深度学习框架，它支持使用GPU进行计算，以提高计算效率。在使用TensorFlow时，我们可以使用以下方法来控制GPU显存的使用：

1. 指定GPU设备
   我们可以使用tf.device上下文管理器来指定使用的GPU设备。例如，可以使用以下代码将计算和分配都指定为GPU 0：

   with tf.device('/GPU:0'):
   # 在这里定义计算图

2. 设置GPU显存使用量
   TensorFlow还提供了一个tf.config.experimental API，可以用来设置GPU显存的使用量。例如，以下代码将设置每个GPU的最大显存为1024 MB：

   import tensorflow as tf
   gpus = tf.config.experimental.list_physical_devices('GPU')
   if gpus:
   try:
   for gpu in gpus:
   tf.config.experimental.set_memory_growth(gpu, True)
   tf.config.experimental.set_virtual_device_configuration(
   gpu,
   [tf.config.experimental.VirtualDeviceConfiguration(memory_limit=1024)])
   except RuntimeError as e:
   print(e)

   其中，tf.config.experimental.set_memory_growth用于开启内存自动调整，tf.config.experimental.set_virtual_device_configuration用于设置每个GPU的最大显存。
   其次，TensorFlow 2.0是TensorFlow的最新版本，它在TensorFlow的基础上增加了一些新特性，包括更简洁的API和自动微分等。在TensorFlow 2.0中，我们也可以使用以下方法来控制GPU显存的使用：
3. 使用tf.function
   在TensorFlow 2.0中，我们使用tf.function将普通Python函数转换为TensorFlow图函数，这样可以在第一次执行时将计算图预编译为二进制文件，然后直接执行二进制文件，从而减少重复计算的时间和显存消耗。例如：

   import tensorflow as tf
   @tf.function
   def my_func():
   # 在这里定义计算图

4. 使用tf.distribute.Strategy
   tf.distribute.Strategy是一个分布式策略，用于在多个GPU上并行计算。它会自动将计算图拆分为多个子图，并在每个GPU上执行它们。我们可以使用tf.distribute.MirroredStrategy或tf.distribute.OneDeviceStrategy等策略来控制GPU显存的使用。例如：

   import tensorflow as tf
   strategy = tf.distribute.MirroredStrategy()
   with strategy.scope():
   # 在这里定义计算图

   在这个例子中，MirroredStrategy将在多个GPU上镜像计算图并存储它们的副本。这些副本共享一些参数和变量，从而减少了显存消耗。如果只有一个GPU可用，则该GPU将被自动选择并使用。如果您有多个GPU可用，则可以使用多个策略实例并行运行不同的计算图。例如：
   ```python