问题是:我的(Keras)模型正在监听任务队列。如果 10 分钟内没有任务到达，我想卸载模型并释放内存。
但没想到这份工作这么辛苦……
以下是一些失败的尝试:
(1)套model = None ，希望GC回收内存。
(2) del model
(3) 使用K.clear_session() , tf.reset_defualt_graph() .
(4) 上述方法的任意组合后调用gc.collect()手动。
是否可以在不退出当前进程的情况下从内存中卸载模型？还有其他建议吗？
最佳答案
numba library
假设您使用的是设备 0
from numba import cuda
cuda.select_device(0)
cuda.close()
关于python - 如何从内存中卸载 keras/tensorflow 模型？，我们在Stack Overflow上找到一个类似的问题： https://stackoverflow.com/questions/52092999/