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如果在Keras内部多次使用同一个Model，例如在不同的数据集上训练同一个模型进而得到结果，会存在内存泄露的问题。在运行几次循环之后，就会报错OOM。
解决方法是在每个代码后面接clear_session()函数，显示的关闭TFGraph，再重启。
详情参考 https://keras.io/backend/#backend-functions。
from keras import backend as K
K.clear_session()
补充知识：Keras多次加载模型进行测试时内存溢出的解决方法
在进行实验的过程中，保存了每个epoch的模型参数文件，需要验证每个保存的模型的效果，想到直接简单粗暴的手法，就是一个循环里加载模型并进行验证，但是导致随着加载的模型越来越多，速度越来越慢。
方法如下：在每次加载模型之前，清空模型占用的内存即可。
import tensorflow as tf from keras import backend as K K.clear_session() tf.reset_default_graph() ‘'‘加载模型位置'‘'
更多内容信息，可以参见官网介绍https://keras.io/api/utils/backend_utils/
以上这篇Keras 快速解决OOM超内存的问题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。
标签：
Keras,OOM,超内存
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