Keras設(shè)定GPU使用內(nèi)存大小方式(Tensorflow backend)
更新時(shí)間：2020年05月22日 17:14:10 作者：mjiansun
這篇文章主要介紹了Keras設(shè)定GPU使用內(nèi)存大小方式(Tensorflow backend)，具有很好的參考價(jià)值，希望對(duì)大家有所幫助。一起跟隨小編過來看看吧
通過設(shè)置Keras的Tensorflow后端的全局變量達(dá)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))
使用過程中顯示的設(shè)置session:
import keras.backend.tensorflow_backend as KTF
KTF.set_session(get_session())
補(bǔ)充知識(shí)：限制tensorflow的運(yùn)行內(nèi)存 （keras.backend.tensorflow）
我就廢話不多說了，大家還是直接看代碼吧！
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))
以上這篇Keras設(shè)定GPU使用內(nèi)存大小方式(Tensorflow backend)就是小編分享給大家的全部內(nèi)容了，希望能給大家一個(gè)參考，也希望大家多多支持腳本之家。
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