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))
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