Keras设定GPU使用内存大小方式(Tensorflow backend)_Python

Keras设定GPU使用内存大小方式(Tensorflow backend)

2021-11-03 10:21mjiansun Python

这篇文章主要介绍了Keras设定GPU使用内存大小方式(Tensorflow backend)，具有很好的参考价值，希望对大家有所帮助。一起跟随小编过来看看吧

通过设置Keras的Tensorflow后端的全局变量达到。

				?

									import os

									import tensorflow as tf

									import keras.backend.tensorflow_backend as KTF

									def get_session(gpu_fraction=0.3):

									 '''Assume that you have 6GB of GPU memory and want to allocate ~2GB'''

									 num_threads = os.environ.get('OMP_NUM_THREADS')

									 gpu_options = tf.GPUOptions(per_process_gpu_memory_fraction=gpu_fraction)

									 if num_threads:

									  return tf.Session(config=tf.ConfigProto(

									   gpu_options=gpu_options, intra_op_parallelism_threads=num_threads))

									 else:

									  return tf.Session(config=tf.ConfigProto(gpu_options=gpu_options))

使用过程中显示的设置session:

import keras.backend.tensorflow_backend as KTF
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！

				?

									import tensorflow as tf

									from keras.backend.tensorflow_backend import set_session

									config = tf.ConfigProto()

									config.gpu_options.per_process_gpu_memory_fraction = 0.5 #half of the memory

									set_session(tf.Session(config=config))