如何从keras模型中释放GPU内存？

Question

我正在加载一个之前训练过的keras模型，以用他的权重初始化另一个网络。不幸的是，我加载的模型充满了我的全部记忆，因此无法训练新模型。这是代码：

gc.collect()

我检查了多个帖子，通常clear_session()或Theodosioss-MacBook-Pro:~ theo$ export M2_HOME=/Users/theo/apache- maven-3.5.4 可以解决问题，但对我来说，到目前为止还行不通。有想法吗？

PS：我正在使用tensorflow作为后端。

Answer 1

正如@MatiasValdenegro所说的，tensorflow分配了整个内存，这就是为什么删除模型后看不到差异的原因。因此，我基本上加载了预先训练的模型，创建了新模型，并使用预先训练的模型中的权重来初始化他的权重。之后，我使用del model和gc.collect()删除了预训练模型。由于新模型比经过预先训练的模型多一层，因此我不得不减小批处理大小，以免耗尽内存。