Keras 快速解決OOM超內(nèi)存的問(wèn)題
如果在Keras內(nèi)部多次使用同一個(gè)Model，例如在不同的數(shù)據(jù)集上訓(xùn)練同一個(gè)模型進(jìn)而得到結(jié)果，會(huì)存在內(nèi)存泄露的問(wèn)題。在運(yùn)行幾次循環(huán)之后，就會(huì)報(bào)錯(cuò)OOM。
解決方法是在每個(gè)代碼后面接clear_session()函數(shù)，顯示的關(guān)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(bǔ)充知識(shí)：Keras多次加載模型進(jìn)行測(cè)試時(shí)內(nèi)存溢出的解決方法
在進(jìn)行實(shí)驗(yàn)的過(guò)程中，保存了每個(gè)epoch的模型參數(shù)文件，需要驗(yàn)證每個(gè)保存的模型的效果，想到直接簡(jiǎn)單粗暴的手法，就是一個(gè)循環(huán)里加載模型并進(jìn)行驗(yàn)證，但是導(dǎo)致隨著加載的模型越來(lái)越多，速度越來(lái)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(jiàn)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(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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