这篇文章将为大家详细讲解有关Keras使用GPU资源耗尽如何解决，小编觉得挺实用的，因此分享给大家做个参考，希望大家阅读完这篇文章后可以有所收获。

网站建设哪家好，找成都创新互联！专注于网页设计、网站建设、微信开发、重庆小程序开发、集团企业网站建设等服务项目。为回馈新老客户创新互联还提供了常宁免费建站欢迎大家使用！

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 = tf.Session(config=config)
KTF.set_session(sess) # 设置session

另外有需要云服务器可以了解下创新互联scvps.cn，海内外云服务器15元起步，三天无理由+7*72小时售后在线，公司持有idc许可证，提供“云服务器、裸金属服务器、高防服务器、香港服务器、美国服务器、虚拟主机、免备案服务器”等云主机租用服务以及企业上云的综合解决方案，具有“安全稳定、简单易用、服务可用性高、性价比高”等特点与优势，专为企业上云打造定制，能够满足用户丰富、多元化的应用场景需求。

网页标题：Keras使用GPU资源耗尽如何解决-创新互联
分享链接：http://myzitong.com/article/dehdhe.html