主要介绍了解决Keras使用GPU资源耗尽的问题，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

我们在使用GPU资源进行训练的时候，可能会发生资源耗尽的情况，那么在在这种情况，我们需要对GPU的资源进行合理的安排，具体使用办法如下： 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 #不全部占满显存, 按需分配 sess = t