1. Tensorflow与Keras自适应使用显存方式
Tensorflow和Keras是当今深度学习领域最流行的开源软件库，提供了丰富的工具和函数，用于构建和训练神经网络模型。然而，对于大规模的数据和复杂的模型结构，常常会出现显存不足的情况。为了解决这个问题，Tensorflow和Keras提供了一些方法，可以自适应地利用显存，以提高训练和推理的效率。
1.1 Tensorflow中的显存管理
Tensorflow提供了一种名为"memory_growth"的机制来管理GPU显存的分配。当设置该机制时，Tensorflow会将GPU显存分配为一个小的初始值，并且在需要更多显存时自动增加分配的大小。这种机制可以帮助用户有效地使用可用的显存，并且防止出现显存不足的情况。
要启用memory_growth机制，可以在创建会话时使用如下代码：
import tensorflow as tf
config = tf.ConfigProto()
config.gpu_options.allow_growth = True
session = tf.Session(config=config)
通过设置allow_growth=True，可以启用memory_growth机制。这样，Tensorflow会根据需要自动增加显存的分配大小。
1.2 Keras中的显存管理
与Tensorflow类似，Keras也提供了一种名为"allow_growth"的显存管理机制。通过设置该机制，Keras会根据需要自动增加显存的分配大小。
要启用allow_growth机制，可以在导入Keras库之前使用如下代码：
import os
os.environ['KERAS_BACKEND'] = 'tensorflow'
os.environ['TF_FORCE_GPU_ALLOW_GROWTH'] = 'true'
import keras
通过设置环境变量TF_FORCE_GPU_ALLOW_GROWTH='true'，可以启用allow_growth机制。
1.3 自适应使用显存的注意事项
在使用自适应显存分配的过程中，有一些注意事项需要考虑：
自适应显存分配机制会动态地增加显存的分配大小，但是可能会导致内存碎片的问题。如果出现内存碎片问题，可以尝试重启Python内核或者重新运行代码。
在训练过程中，可以根据需要使用不同的temperature参数进行调整。较小的temperature值（例如0.1）会增加显存的使用，但会提高模型的训练速度；较大的temperature值（例如1.0）会减少显存的使用，但会降低模型的训练速度。推荐使用temperature=0.6，以在保证显存充足的情况下，获得较快的训练速度。
通过合理地配置显存分配参数，可以提高Tensorflow和Keras的性能，并且避免出现显存不足的情况。在使用自适应显存分配的过程中，需要注意内存碎片问题，并根据需要调整temperature参数以获得适当的训练速度。