keras 深度学习框架中get_value函数运行越来越慢，内存消耗越来越大问题
问题描述
如上图所示，经过时间和内存消耗跟踪测试，发现是keras.backend.get_value() 函数导致的程序越来越慢，而且严重的造成内存泄露；
查看该函数内部实现，发现一个主要核心是x.eval(session=get_session()),该语句可能是导致内存泄露和运行慢的核心语句； 根据查看一些博文得到了运行得越来越慢的
原因：该x.eval函数会添加新的节点到tf的图中；而这也导致了tf的图越来越大，内存泄露；
解决方法
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import tensorflow.keras.backend as Kdef get_my_session(gpu_fraction=0.1): '''Assume that you have 6GB of GPU memory and want to allocate ~2GB''' num_threads = os.environ.get('OMP_NUM_THREADS') gpu_options = tf.GPUOptions(per_process_gpu_memory_fraction=gpu_fraction) if num_threads: return tf.Session(config=tf.ConfigProto( gpu_options=gpu_options, intra_op_parallelism_threads=num_threads)) else: return tf.Session(config=tf.ConfigProto(gpu_options=gpu_options))K.set_session(get_my_session()) |
如上图所示， 我在使用tensorflow之前(也就是该工程文件前面)，对session进行自定义，然后用自定义的session设定keras.backend.set_session();
然后删除get_value() 函数，直接用get_value()中所使用的执行语句x.eval(session=get_my_session())；这样这个添加节点导致内存泄露的核心语句x.eval()就使用的是该工程统一自定义session，然后用tf.reset_default_graph() 对图重置就可以了
即上图问题代码修改为：
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output = ctc_decode(y_pred,input_length=input_length,)output = output[0][0]out = output.eval(session=get_my_session())# 删除 K.get_value(out[0][0])tf.reset_default_graph() # 然后重置tf图，这句很关键 |
这样就解决了get_value()导致的越来越慢的问题；
个人认为：这样可能就不会总是添加新的节点，导致tf图不断地无限变大；而是重复使用这一个自定义的节点。
补充：tensorflow与keras之间版本问题引起get_session问题解决办法
1.产生报错原因
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import tensorflow.keras.backend as Kdef __init__(self, **kwargs): self.__dict__.update(self._defaults) # set up default values self.__dict__.update(kwargs) # and update with user overrides self.class_names = self._get_class() self.anchors = self._get_anchors() self.sess = K.get_session() |
报错如下：
get_session is not available when using TensorFlow 2.0.
意思是 tf2.0 没有 get_session
2.解决方案1
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import tensorflow.python.keras.backend as Ksess = K.get_session() |
3. 解决方案2
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import tensorflow as tfsess = tf.compat.v1.keras.backend.get_session() |
之前一直采用方案1 解决，感觉比较方便；但是解决方案1 有其它属性会丢失问题
比如AttributeError: module ‘keras.backend' has no attribute image_dim_ordering
所以建议大家采用方案2
以上为个人经验，希望能给大家一个参考，也希望大家多多支持服务器之家。
原文链接：https://blog.csdn.net/mingshili/article/details/81941677
