基于Keras 循环训练模型跑数据时内存泄漏的解决方式

在使用完模型之后，添加这两行代码即可清空之前model占用的内存： import tensorflow as tf from keras import backend as K K.clear_session() tf.reset_default_graph() 补充知识：keras 多个模型测试阶段速度越来越慢问题的解决方法 问题描述 在实际应用或比赛中，经常会用到交叉验证（10倍或5倍）来提高泛化能力，这样在预测时需要加载多个模型。常用的方法为 mods = [] from keras.utils.generic_utils import CustomObjectScope w 在深度学习领域，Keras是一个常用的高级神经网络API，它构建在TensorFlow、Theano和CNTK等后端之上。然而，在使用Keras进行模型训练和测试时，开发者可能会遇到内存泄漏的问题，尤其是在循环训练模型或者加载多个模型的场景下。 标题提到的问题是“基于Keras循环训练模型跑数据时内存泄漏的解决方式”。当我们在一个循环中训练多个模型时，每个模型的计算图（graph）会被保存在内存中，如果不进行清理，这些计算图会占用大量内存，导致内存泄漏。为了解决这个问题，我们可以采取以下步骤： 1. 引入所需的库： ```python import tensorflow as tf from keras import backend as K ``` 2. 在训练完模型后，清理之前模型占用的内存： ```python K.clear_session() tf.reset_default_graph() ``` 这两行代码分别来自Keras的后端和TensorFlow，`K.clear_session()`用于清除当前的Keras会话，而`tf.reset_default_graph()`则清空TensorFlow的默认计算图，这样可以确保在训练下一个模型时不会保留之前的计算资源。 补充知识部分涉及的是在Keras中处理多个模型测试阶段速度变慢的问题。问题在于，当我们使用交叉验证加载和测试多个模型时，每个模型的计算图都会保留在内存中，导致内存占用增加，加载速度逐渐下降。要解决这一问题，我们需要在加载每个模型前清理之前的会话，以释放内存： 1. 导入必要的工具： ```python from keras.utils.generic_utils import CustomObjectScope import keras.backend.tensorflow_backend as KTF import tensorflow as tf ``` 2. 然后，采用`CustomObjectScope`来确保自定义层可以被正确加载，并在每个模型加载前清空会话： ```python mods = [] with CustomObjectScope({}): # 如果有自定义层，需要在这里指定 for model_file in tqdm.tqdm(model_files): KTF.clear_session() # 清除旧的会话 session = tf.Session(config=config) # 创建新会话，可以自定义配置 KTF.set_session(session) # 设置新的会话为Keras的默认会话 model = keras.models.load_model(model_file) mods.append(model) ``` 通过这种方法，每次加载模型前都会清空旧的计算图，从而避免内存占用过多，保持稳定的加载速度。 对于Keras中的内存管理，关键在于及时清理不再使用的计算图和会话，以防止内存泄漏和性能下降。在循环训练模型或处理多个模型时，务必注意适时地调用`K.clear_session()`和`tf.reset_default_graph()`，或者在加载模型前清除TensorFlow会话。这样做能有效优化内存使用，提高程序运行效率。