Keras设定GPU使用内存大小方式(Tensorflow backend)
通过设置Keras的Tensorflow后端的全局变量达到。
importos
importtensorflowastf
importkeras.backend.tensorflow_backendasKTF
defget_session(gpu_fraction=0.3):
'''Assumethatyouhave6GBofGPUmemoryandwanttoallocate~2GB'''
num_threads=os.environ.get('OMP_NUM_THREADS')
gpu_options=tf.GPUOptions(per_process_gpu_memory_fraction=gpu_fraction)
ifnum_threads:
returntf.Session(config=tf.ConfigProto(
gpu_options=gpu_options,intra_op_parallelism_threads=num_threads))
else:
returntf.Session(config=tf.ConfigProto(gpu_options=gpu_options))
使用过程中显示的设置session:
importkeras.backend.tensorflow_backendasKTF
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！
importtensorflowastf fromkeras.backend.tensorflow_backendimportset_session config=tf.ConfigProto() config.gpu_options.per_process_gpu_memory_fraction=0.5#halfofthememory set_session(tf.Session(config=config))
以上这篇Keras设定GPU使用内存大小方式(Tensorflowbackend)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。