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解説 tensorflowは普通に使うとGPUメモリを取れるだけ取りにいっちゃいます。大きいモデルを1つだけ学習するならそれでも良いんですが、小さいモデルで学習する場合もガッツリメモリをもっていかれるのがイマイチです。例えばmnistを隠れ層128ノード1層で学習してもこんな感じになっちゃいます。 こんなに必要なわけないので、最小限だけ使うように設定します。 tensorflow1系 tensorflow1系を使ってた頃はkerasとtensorflowが別packageだったので、keras.backend.set_session()の引数にtf.Session(config=hoge)を渡すことでコントロールしてました。 from keras import backend as K config = tf.ConfigProto() config.gpu_options.allow_g
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