Keras設定GPU使用內存大小方式(Tensorflow backend)

更新時間：2020年05月22日 17:14:10 作者：mjiansun

這篇文章主要介紹了Keras設定GPU使用內存大小方式(Tensorflow backend)，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

通過設置Keras的Tensorflow后端的全局變量達到。

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))

使用過程中顯示的設置session:

import keras.backend.tensorflow_backend as KTF
KTF.set_session(get_session())

補充知識：限制tensorflow的運行內存（keras.backend.tensorflow）

我就廢話不多說了，大家還是直接看代碼吧！

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))

以上這篇Keras設定GPU使用內存大小方式(Tensorflow backend)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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