tensorflow如何同时调用两个模型 tensorflow占用显卡内存大小如何计算？

tensorflow占用显卡内存大小如何计算？

在不使用tensorflow的时候，有没有办法取消每个任务电脑资源显存的大小可以使用TensorFlow,你要很清楚TensorFlow:不使用图(graph)来表示计算任务.在被称之为会话(Session)的上下文(context)中不能执行图.不使用tensor来表示数据.变量(Variable)魔兽维护状态.在用feed和fetch这个可以为横竖斜的操作(arbitraryoperation)赋值或者从其中获取数据.

tensorflow如何给函数运算命名？

tensorflow中使用函数实现程序功能的英文翻译对函数运算结果并且命名。

TensorFlow、Pytorch、OneFlow，MXNet、MindSpore这些框架谁最好用？

TensorFlow、Pytorch、MXNet这些框架谁最好用？OneFlow,MindSpore不应该乾坤二卦进来.

公司广泛的框架有tensorflow和pytorch。下面描述下企业对框架的使用现状。

tensorflow。tensorflow版本之间变化有点大，1.15的很多api，在2.0后弃我用，对运行环境更新版本有一定会的影响。没法是旧的项目沿用旧版本，新项目用新版本相对于tensorflow的使用呢，有些人再用原生的tensorflowapi，有些人比较喜欢用封装后的keras，底层的计算执行庫应该由tensorflow需要提供。

pytorch。有些人相对于tensorflow版本动荡的不满，慢慢的转投了pytorch的怀抱。pytorch的api相对于很稳定，不过需要提供的多机多卡分布式训练的api也较为简单易用。

个人感觉这两个框架都挺确实不错，相对于咋选择的话看个人对框架的用途，熟得不能再熟程度，与个人偏好吧。假如并不是在用框架，两者区别也不是很小。如果没有是想研究框架本身与机器学习深度学习底层算出算法包括对算法并且优化系统，pytorch另外再后来者近年来对gpu运行不能加速上不时的努力往前行，更受国内外研究人员的青睐。

最后，算法岗其实不只是是去研究算法，还要牵涉到算法落地之前完整流程，包括数据预处理，算法设计与实现，训练模型，需要保存模型，重新部署serving服务等流程，有求全部一套产业链，来只要算法相关服务正常运行。从这个角度来讲，个人更比较杂api稳定啊的pytorch。版本之间如果不是变化太大，不利于系统环境升级包括强盗团的代码维护。

以上仅为个人拙见，祝你好运吧，信息有误之处多多多包涵。

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