Keras设定GPU使用内存大小方式(Tensorflow backend)
作者:mjiansun 发布时间:2021-12-20 22:15:12
标签:Keras,GPU,内存
通过设置Keras的Tensorflow后端的全局变量达到。
import os
import tensorflow as tf
import keras.backend.tensorflow_backend as KTF
def get_session(gpu_fraction=0.3):
'''Assume that you have 6GB of GPU memory and want to allocate ~2GB'''
num_threads = os.environ.get('OMP_NUM_THREADS')
gpu_options = tf.GPUOptions(per_process_gpu_memory_fraction=gpu_fraction)
if num_threads:
return tf.Session(config=tf.ConfigProto(
gpu_options=gpu_options, intra_op_parallelism_threads=num_threads))
else:
return tf.Session(config=tf.ConfigProto(gpu_options=gpu_options))
使用过程中显示的设置session:
import keras.backend.tensorflow_backend as KTF
KTF.set_session(get_session())
补充知识:限制tensorflow的运行内存 (keras.backend.tensorflow)
我就废话不多说了,大家还是直接看代码吧!
import tensorflow as tf
from keras.backend.tensorflow_backend import set_session
config = tf.ConfigProto()
config.gpu_options.per_process_gpu_memory_fraction = 0.5 #half of the memory
set_session(tf.Session(config=config))
来源:https://blog.csdn.net/u013066730/article/details/77510033
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