限制软件GPU占用的方法有多种，以下是针对不同场景的详细解决方案：
使用深度学习框架的GPU配置参数
TensorFlow
在Tensorflow中，可以通过设置以下参数来控制GPU的占用大小：
`tf.config.gpu.set_per_process_memory_fraction`：指定GPU显存的占用比例。例如，将显存占用比例设置为0.3：
```python
import tensorflow as tf
gpus = tf.config.experimental.list_physical_devices（'GPU'）
if gpus:
try:
tf.config.experimental.set_virtual_device_configuration（gpus, [tf.config.experimental.set_memory_growth（gpus, 0.3）]）
except RuntimeError as e:
print（e）
```
`tf.config.gpu.set_per_process_memory_growth`：启用动态GPU显存分配，避免GPU显存被占用过多。
PyTorch
在PyTorch中，可以使用以下参数来控制GPU的占用：
`torch.cuda.set_device（device_id）`：设置使用的GPU设备。
`torch.cuda.memory_allocated（device_id）`：查看当前分配的GPU内存。
`torch.cuda.empty_cache（）`：释放未使用的GPU内存。
优化游戏或应用设置
降低画面质量、关闭不必要的特效和滤镜、调整分辨率等。
确保驱动程序是最新的。
清理系统垃圾与无用程序
定期使用系统清理工具清理垃圾文件。
关闭不必要的后台程序和自启动项。
检查硬件散热
确保机箱内风道畅通，定期清理散热器上的灰尘。
必要时可以更换更高效的散热设备。
升级硬件
增加内存、更换更高性能的GPU或升级整个电脑平台。
使用NVIDIA控制面板
在NVIDIA控制面板中，可以找到“管理3D设置”并调整电源管理模式为“首选最高性能”。
关闭Windows显示设置中的HDR和自动缩放功能。
其他方法
使用第三方软件如MSI Afterburner或EVGA Precision X1来监控和控制GPU占用。
通过电脑自带的设置关闭右上角显示GPU的使用情况。
通过上述方法，可以有效地限制软件对GPU的占用，从而提高系统性能和稳定性。根据具体需求和硬件配置，可以选择合适的方法进行优化。