今天使用Keras训练模型的时候报了下面的一个错误:
这个提示是显存不够了,更改为动态分配内存就可以了。
解决办法: 在训练的脚本开头添加以下代码进行动态分配内存,然后重新运行就可以。
import tensorflow as tf
import keras
config = tf.ConfigProto()
config.gpu_options.allow_growth = True
keras.backend.tensorflow_backend.set_session(tf.Session(config=config))