如何在tensorflow2.0中清理GPU内存？

在TensorFlow 2.0中清理GPU内存的方法是使用tf.config.experimental.set_memory_growth函数来设置GPU内存增长策略。该函数可以将GPU内存分配设置为按需增长，以便在需要时分配所需的内存，并在不使用时释放内存。

以下是在TensorFlow 2.0中清理GPU内存的步骤：

导入TensorFlow库：

import tensorflow as tf

获取物理GPU设备列表：

gpus = tf.config.experimental.list_physical_devices('GPU')

针对每个GPU设备，设置内存增长策略：

for gpu in gpus:
    tf.config.experimental.set_memory_growth(gpu, True)

这样设置后，TensorFlow会在需要时动态分配所需的GPU内存，并在不使用时释放内存，从而有效地清理GPU内存。

注意：在TensorFlow 2.0中，使用tf.config.experimental.set_memory_growth函数设置内存增长策略时，不再需要显式地调用tf.Session或tf.GPUOptions。

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