Tensorflow与Keras自适应使用显存方式
Tensorflow支持基于cuda内核与cudnn的GPU加速，Keras出现较晚，为Tensorflow的高层框架，由于Keras使用的方便性与很好的延展性，之后更是作为Tensorflow的官方指定第三方支持开源框架。
但两者在使用GPU时都有一个特点，就是默认为全占满模式。在训练的情况下，特别是分步训练时会导致显存溢出，导致程序崩溃。
可以使用自适应配置来调整显存的使用情况。
一、Tensorflow
1、指定显卡
代码中加入
importos
os.environ["CUDA_VISIBLE_DEVICES"]="0"
或者在运行代码前，在终端
exportCUDA_VISIBLE_DEVICES=0
2、为显存分配使用比例
在建立tf.Session加入设置数据（显存使用比例为1/3），但有时你虽然设置了使用上限，在程序需要更高显存时还是会越过该限制
gpu_options=tf.GPUOptions(per_process_gpu_memory_fraction=0.333)
sess=tf.Session(config=tf.ConfigProto(gpu_options=gpu_options))
3、自适应分配
会自适应分配显存，不会将显存全部分配导致资源浪费
config=tf.ConfigProto() config.gpu_options.allow_growth=True sess=tf.Session(config=config)
二、Keras
与tensorflow大差不差，就是将tf.Session配置转置Keras配置
1、指定显卡
代码中加入
importos
os.environ["CUDA_VISIBLE_DEVICES"]="0"
或者在运行代码前，在终端
exportCUDA_VISIBLE_DEVICES=0
2、为显存分配使用比例
importtensorflowastf importkeras.backend.tensorflow_backendasKTF config=tf.ConfigProto() config.gpu_options.per_process_gpu_memory_fraction=0.333 session=tf.Session(config=config) KTF.set_session(session)
3、自适应分配
importkeras.backend.tensorflow_backendasKTF config=tf.ConfigProto() config.gpu_options.allow_growth=True session=tf.Session(config=config) KTF.set_session(session)
4、如有设置fit_generator
将多线程关闭
#可将 use_multiprocessing=True #改为 use_multiprocessing=False
补充知识：Keras自动分配显存，不占用所有显存
自动分配显存，不占用所有显存
importkeras.backend.tensorflow_backendasKTF importtensorflowastf importos os.environ["CUDA_VISIBLE_DEVICES"]="1" config=tf.ConfigProto() config.gpu_options.allow_growth=True#不全部占满显存,按需分配 sess=tf.Session(config=config) KTF.set_session(sess)
以上这篇Tensorflow与Keras自适应使用显存方式就是小编分享给大家的全部内容了，希望能给大家一个参考，也希望大家多多支持毛票票。