如何在不重启运行时的情况下清除GPU内存(Tensorflow)

在TensorFlow中，可以通过以下几种方式在不重启运行时的情况下清除GPU内存：

1. 使用tf.reset_default_graph()函数：该函数会清除默认图中的所有节点，并释放相关的GPU内存。但是需要注意的是，该函数只能清除默认图中的节点，如果使用了多个图，需要手动清除每个图中的节点。
2. 使用tf.Session()的close()方法：在使用完GPU资源后，可以调用tf.Session()的close()方法来关闭会话并释放GPU内存。例如：

import tensorflow as tf

# 创建会话
sess = tf.Session()

# 使用GPU资源进行计算

# 关闭会话并释放GPU内存
sess.close()

1. 使用tf.Session()的as_default()方法：可以使用tf.Session()的as_default()方法将当前会话设置为默认会话，并在使用完GPU资源后，调用tf.Session()的close()方法来关闭会话并释放GPU内存。例如：

import tensorflow as tf

# 创建会话
sess = tf.Session()

# 将当前会话设置为默认会话
sess.as_default()

# 使用GPU资源进行计算

# 关闭会话并释放GPU内存
sess.close()

需要注意的是，以上方法只能清除TensorFlow使用的GPU内存，如果还有其他进程或程序占用了GPU内存，需要手动释放。另外，如果使用了多个GPU，需要使用tf.device()函数将操作指定到特定的GPU上，以确保正确释放对应的GPU内存。

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