文件名称:
Keras 快速解决OOM超内存的问题
开发工具:
文件大小: 42kb
下载次数: 0
上传时间: 2020-12-17
详细说明：如果在Keras内部多次使用同一个Model，例如在不同的数据集上训练同一个模型进而得到结果，会存在内存泄露的问题。在运行几次循环之后，就会报错OOM。
解决方法是在每个代码后面接clear_session()函数，显示的关闭TFGraph，再重启。
详情参考 https://keras.io/backend/#backend-functions。
from keras import backend as K
K.clear_session()
补充知识：Keras多次加载模型进行测试时内存溢出的解决方法
在进行实验的过程中，保存了每个epoch的模型参数文件，需要验证每个保存的模型的效果
(系统自动生成,下载前可以参看下载内容)
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