基于Keras 循环训练模型跑数据时内存泄漏的解决方式

下面是关于“基于Keras 循环训练模型跑数据时内存泄漏的解决方式”的完整攻略。

循环训练模型时的内存泄漏问题

在使用Keras训练模型时，如果使用循环来多次训练模型，可能会出现内存泄漏的问题。这是因为在每次循环中，Keras会创建一个新的计算图，而这些计算图会占用大量的内存，导致内存泄漏。

解决方式

为了解决这个问题，我们可以使用K.clear_session()方法来清除计算图。这个方法会释放计算图占用的内存，并将计算图从内存中删除，从而避免内存泄漏的问题。

下面是一个示例：

import keras.backend as K
from keras.models import Sequential
from keras.layers import Dense
import numpy as np

# 定义模型
model = Sequential()
model.add(Dense(10, input_shape=(10,), activation='relu'))
model.add(Dense(1, activation='sigmoid'))

# 编译模型
model.compile(optimizer='adam', loss='binary_crossentropy', metrics=['accuracy'])

# 循环训练模型
for i in range(10):
    x = np.random.rand(100, 10)
    y = np.random.randint(0, 2, size=(100, 1))
    model.fit(x, y, epochs=1, batch_size=32)
    K.clear_session()

在这个示例中，我们使用K.clear_session()方法来清除计算图，并在每次循环结束后调用这个方法。这样可以避免计算图占用过多的内存，从而避免内存泄漏的问题。

另外，我们还可以使用with语句来自动清除计算图。下面是一个示例：

import keras.backend as K
from keras.models import Sequential
from keras.layers import Dense
import numpy as np

# 定义模型
model = Sequential()
model.add(Dense(10, input_shape=(10,), activation='relu'))
model.add(Dense(1, activation='sigmoid'))

# 编译模型
model.compile(optimizer='adam', loss='binary_crossentropy', metrics=['accuracy'])

# 循环训练模型
for i in range(10):
    x = np.random.rand(100, 10)
    y = np.random.randint(0, 2, size=(100, 1))
    with K.get_session().as_default():
        model.fit(x, y, epochs=1, batch_size=32)

在这个示例中，我们使用with语句来自动清除计算图。这样可以避免手动调用K.clear_session()方法，从而使代码更加简洁。