Tensorflow使用两块显卡的内存，但训练只在一块显卡上运行

TensorFlow是一个开源的深度学习框架，广泛应用于机器学习和人工智能领域。它可以利用多块显卡的内存来加快模型训练的速度，提高计算效率。

在TensorFlow中，使用两块显卡的内存可以通过以下步骤实现：

1. 确保计算机系统中安装了两块支持CUDA和cuDNN的显卡，并且安装了相应的驱动程序。
2. 安装TensorFlow的GPU版本，并确保已正确配置CUDA和cuDNN。在安装过程中，需要根据显卡型号和驱动版本选择合适的TensorFlow版本。
3. 在TensorFlow代码中，通过设置tf.ConfigProto的gpu_options参数来指定使用两块显卡的内存。具体代码如下：
4. 在TensorFlow代码中，通过设置tf.ConfigProto的gpu_options参数来指定使用两块显卡的内存。具体代码如下：
5. 在上述代码中，通过将visible_device_list设置为'0,1'，表示使用编号为0和1的两块显卡。
6. 在进行模型训练时，确保将计算图中的相关操作放置在适当的设备上。可以通过with tf.device('/gpu:0'):来将操作放置在编号为0的显卡上。如果需要在多个显卡上平均分配计算任务，可以使用tf.train.replica_device_setter函数。
7. 在进行模型训练时，确保将计算图中的相关操作放置在适当的设备上。可以通过with tf.device('/gpu:0'):来将操作放置在编号为0的显卡上。如果需要在多个显卡上平均分配计算任务，可以使用tf.train.replica_device_setter函数。

通过以上步骤，可以实现在TensorFlow中使用两块显卡的内存进行模型训练。这样可以充分利用多块显卡的计算能力，加速模型的训练过程，提高深度学习的效率。

关于TensorFlow的更多信息，可以参考腾讯云的相关产品和文档：

• TensorFlow产品介绍：链接地址
• TensorFlow开发文档：链接地址

请注意，以上答案仅供参考，具体实施时需根据实际情况和需求进行调整和优化。