解决keras backend 越跑越慢问题

以下是关于“解决 Keras backend 越跑越慢问题”的完整攻略，其中包含两个示例说明。

示例1：使用 TensorFlow 作为 Keras 的 backend

步骤1：安装 TensorFlow

在使用 TensorFlow 作为 Keras 的 backend 之前，我们需要先安装 TensorFlow。

pip install tensorflow

步骤2：修改 Keras 的配置文件

在使用 TensorFlow 作为 Keras 的 backend 之前，我们需要修改 Keras 的配置文件，将默认的 backend 改为 TensorFlow。

# 打开 Keras 的配置文件
nano ~/.keras/keras.json

将配置文件中的 backend 改为 tensorflow。

{
    "image_data_format": "channels_last",
    "epsilon": 1e-07,
    "floatx": "float32",
    "backend": "tensorflow"
}

步骤3：使用 TensorFlow 作为 Keras 的 backend

使用 TensorFlow 作为 Keras 的 backend。

import keras.backend as K
K.set_image_data_format('channels_last')

步骤4：结果分析

使用 TensorFlow 作为 Keras 的 backend 可以解决 Keras backend 越跑越慢的问题。在这个示例中，我们成功地使用 TensorFlow 作为 Keras 的 backend。

示例2：使用 GPU 加速 Keras 计算

步骤1：安装 CUDA 和 cuDNN

在使用 GPU 加速 Keras 计算之前，我们需要先安装 CUDA 和 cuDNN。

# 安装 CUDA
sudo apt-get install cuda

# 安装 cuDNN
sudo dpkg -i libcudnn7_7.6.5.32-1+cuda10.2_amd64.deb
sudo dpkg -i libcudnn7-dev_7.6.5.32-1+cuda10.2_amd64.deb

步骤2：安装 TensorFlow-GPU

在使用 GPU 加速 Keras 计算之前，我们需要安装 TensorFlow-GPU。

pip install tensorflow-gpu

步骤3：使用 GPU 加速 Keras 计算

使用 GPU 加速 Keras 计算。

import tensorflow as tf
from keras.backend.tensorflow_backend import set_session

config = tf.ConfigProto()
config.gpu_options.allow_growth = True
config.gpu_options.per_process_gpu_memory_fraction = 0.3
set_session(tf.Session(config=config))

步骤4：结果分析

使用 GPU 加速 Keras 计算可以解决 Keras backend 越跑越慢的问题。在这个示例中，我们成功地使用 GPU 加速 Keras 计算。