Keras 快速解決OOM超內(nèi)存的問題
更新時間：2020年06月11日 10:30:44 作者：silent56_th
這篇文章主要介紹了Keras 快速解決OOM超內(nèi)存的問題，具有很好的參考價值，希望對大家有所幫助。一起跟隨小編過來看看吧
如果在Keras內(nèi)部多次使用同一個Model，例如在不同的數(shù)據(jù)集上訓練同一個模型進而得到結果，會存在內(nèi)存泄露的問題。在運行幾次循環(huán)之后，就會報錯OOM。
解決方法是在每個代碼后面接clear_session()函數(shù)，顯示的關閉TFGraph，再重啟。
詳情參考 https://keras.io/backend/#backend-functions。
from keras import backend as K
K.clear_session()
補充知識：Keras多次加載模型進行測試時內(nèi)存溢出的解決方法
在進行實驗的過程中，保存了每個epoch的模型參數(shù)文件，需要驗證每個保存的模型的效果，想到直接簡單粗暴的手法，就是一個循環(huán)里加載模型并進行驗證，但是導致隨著加載的模型越來越多，速度越來越慢。
方法如下：在每次加載模型之前，清空模型占用的內(nèi)存即可。
import tensorflow as tf from keras import backend as K K.clear_session() tf.reset_default_graph() ‘'‘加載模型位置'‘'
更多內(nèi)容信息，可以參見官網(wǎng)介紹https://keras.io/api/utils/backend_utils/
以上這篇Keras 快速解決OOM超內(nèi)存的問題就是小編分享給大家的全部內(nèi)容了，希望能給大家一個參考，也希望大家多多支持腳本之家。
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