解決Keras使用GPU資源耗盡的問(wèn)題
我們?cè)谑褂肎PU資源進(jìn)行訓(xùn)練的時(shí)候，可能會(huì)發(fā)生資源耗盡的情況，那么在在這種情況，我們需要對(duì)GPU的資源進(jìn)行合理的安排，具體使用辦法如下：
框架：Tensorflow和Keras
方法
import tensorflow as tf import keras.backend.tensorflow_backend as KTF config = tf.ConfigProto() config.gpu_options.allow_growth=True #不全部占滿顯存, 按需分配 sess = tf.Session(config=config) KTF.set_session(sess) # 設(shè)置session
通過(guò)這種方法，就能合理的使用GPU資源了。
至少到目前位置，我自己從程序沒(méi)出現(xiàn)資源耗盡的情況，當(dāng)然，對(duì)于batchsize的設(shè)置，一定要設(shè)置在合理的范圍，所謂合理，大家自己體會(huì)。
補(bǔ)充知識(shí)：keras使用GPU的一些坑
keras安裝
conda install tensorflow-gpu
pip install keras
注意：不要使用conda安裝keras，會(huì)檢測(cè)依賴，默認(rèn)安裝上tensorflow的CPU版本。
keras運(yùn)行報(bào)錯(cuò)，tensorflow/stream_executor/cuda/cuda_dnn.cc:329 Could not create cudnn handle: CUDNN_STATUS_INTERNAL_ERROR
解決方法：
增加如下代碼：
gpu_options = tf.GPUOptions(per_process_gpu_memory_fraction=0.5) config = tf.ConfigProto(gpu_options=gpu_options) config.gpu_options.allow_growth = True session = tf.Session(config=config)
以上這篇解決Keras使用GPU資源耗盡的問(wèn)題就是小編分享給大家的全部?jī)?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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