解決Keras使用GPU資源耗盡的問題

更新時間：2020年06月22日 10:57:20 作者：wp1988

這篇文章主要介紹了解決Keras使用GPU資源耗盡的問題，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

我們在使用GPU資源進行訓練的時候，可能會發(fā)生資源耗盡的情況，那么在在這種情況，我們需要對GPU的資源進行合理的安排，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) # 設置session

通過這種方法，就能合理的使用GPU資源了。

至少到目前位置，我自己從程序沒出現(xiàn)資源耗盡的情況，當然，對于batchsize的設置，一定要設置在合理的范圍，所謂合理，大家自己體會。

補充知識：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，會檢測依賴，默認安裝上tensorflow的CPU版本。

keras運行報錯，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資源耗盡的問題就是小編分享給大家的全部內容了，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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