Tensorflow支持基于cuda内核与cudnn的GPU加速，Keras出现较晚，为Tensorflow的高层框架，由于Keras使用的方便性与很好的延展性，之后更是作为Tensorflow的官方指定第三方支持开源框架。
但两者在使用GPU时都有一个特点，就是默认为全占满模式。在训练的情况下，特别是分步训练时会导致显存溢出，导致程序崩溃。
可以使用自适应配置来调整显存的使用情况。
一、Tensorflow
1、指定显卡
代码中加入
import os
os.environ["CUDA_VISIBLE_DEVICES"] = "0"
或者在运行代码前，在终端
export CUDA_VISIBLE_DEVICES=0
2、为显存分配使用比例
在建立tf.Session加入设置数据（显存使用比例为1/3），但有时你虽然设置了使用上限，在程序需要更高显存时还是会越过该限制
gpu_options = tf.GPUOptions(per_process_gpu_memory_fraction=0.333)
sess = tf.Session(config=tf.ConfigProto(gpu_options=gpu_options))
3、自适应分配
会自适应分配显存，不会将显存全部分配导致资源浪费
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config = tf.ConfigProto() config.gpu_options.allow_growth=Truesess = tf.Session(config=config) |
二、Keras
与tensorflow大差不差，就是将tf.Session配置转置Keras配置
1、指定显卡
代码中加入
import os
os.environ["CUDA_VISIBLE_DEVICES"] = "0"
或者在运行代码前，在终端
export CUDA_VISIBLE_DEVICES=0
2、为显存分配使用比例
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import tensorflow as tfimport keras.backend.tensorflow_backend as KTFconfig = tf.ConfigProto()config.gpu_options.per_process_gpu_memory_fraction = 0.333session = tf.Session(config=config)KTF.set_session(session) |
3、自适应分配
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import keras.backend.tensorflow_backend as KTFconfig = tf.ConfigProto() config.gpu_options.allow_growth=Truesession = tf.Session(config=config)KTF.set_session(session) |
4、如有设置fit_generator
将多线程关闭
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#可将use_multiprocessing=True#改为use_multiprocessing=False |
补充知识：Keras 自动分配显存，不占用所有显存
自动分配显存，不占用所有显存
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import keras.backend.tensorflow_backend as KTFimport tensorflow as tfimport os os.environ["CUDA_VISIBLE_DEVICES"] = "1"config = tf.ConfigProto()config.gpu_options.allow_growth=True #不全部占满显存, 按需分配sess = tf.Session(config=config)KTF.set_session(sess) |
以上这篇Tensorflow与Keras自适应使用显存方式就是小编分享给大家的全部内容了，希望能给大家一个参考，也希望大家多多支持服务器之家。
原文链接：https://blog.csdn.net/l297969586/article/details/78905087
