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。

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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

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