在Tensorflow中(从v1.2.1开始),似乎有(至少)两个并行API来构建计算图.tf.nn中有函数,如conv2d,avg_pool,relu,dropout,然后在tf.layers,tf.losses和其他地方有类似的函数,如tf.layers.conv2d,tf.layers.dense,tf.layers.退出.
从表面上看,似乎这种情况只会引起混淆:例如,tf.nn.dropout使用"保持率",而tf.layers.dropout使用"丢弃率"作为参数.
这种区别对最终用户/开发人员有什么实际意义吗？如果没有,是否有任何清理API的计划？
有没有一种方法可以为特定Pytorch实例强制提供我想使用的GPU内存量的最大值？例如，我的GPU可能有12Gb可用，但是我想为特定进程分配最大4Gb。