Keras内存泄漏

Question

我正在使用Keras TensorFlow 1.8，并且我的GPU（1080 ti）中发生内存泄漏。训练网络后，即使完全关闭python，我的内存也被使用。在nvidia-smi中，它不再显示python，但内存使用情况仍然存在。

我无法重新启动计算机，因为其他用户正在运行进程（我确定他们没有使用gpu）。

[编辑：我上传了错误的屏幕截图]

Answer 1

总是

K.clear_session()

其中K定义为

from keras import backend as K

在处理结束时。

它可以防止Tensorflow内存泄漏。

您也可以尝试

import gc
gc.collect()

或

从您的tf会话开始时，使用整个gpu功率阻止张量流：

import tensorflow as tf
config = tf.ConfigProto()
config.gpu_options.allow_growth=True
sess = tf.Session(config=config)

Answer 2

在尝试keras.clear_session() 和gc.collect() 我的方式通过这个方式太多之后，我放弃并创建了一个可靠的解决方法。它是一个装饰器，允许在单独的脚本中运行一个函数。

它叫做 scriptifier，它通过 pip install scriptifier 安装

它会自动生成脚本并负责传递参数和返回值，只要它们是可腌制的或 keras 模型或 keras 模型列表...（有关文档，请参阅：github）

它应该是这样的：

from scriptifier import scriptifier

def func_1(in):
    ...
    model.fit()
    ...
    return out

scriptified_func_1 = scriptifier.run_as_script(func_1)
out = scriptified_func_1(in)