限制Keras使用的核心数量
Moh*_*ANI 18 python cpu-cores keras tensorflow
我有一个64核的共享机器,我有一个很大的Keras功能管道,我想运行.事情是,似乎Keras自动使用所有可用的核心,我不能这样做.
我使用Python,我想在for循环中运行67个神经网络.我想使用一半的可用内核.
我找不到任何限制Keras核心数量的方法......你有什么线索吗？
Moh*_*ANI 18
正如@Yu-Yang建议的那样,我在每次合适之前都使用过这条线:
from keras import backend as K
K.set_session(K.tf.Session(config=K.tf.ConfigProto(intra_op_??parallelism_threads=??32, inter_op_parallelism_threads=32)))
检查CPU使用率(htop):
- 加载保存的模型时，这似乎无法进行推断。 (2认同)
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