限制Keras中使用的内核数
keras
python
tensorflow
6
0

我有一台具有64个内核的共享计算机,在该计算机上有很多我想运行的Keras函数管道。事实是Keras似乎自动使用了所有可用的内核,而我做不到。

我使用Python,并且想在for循环中运行67个神经网络。我想使用一半的可用内核。

我找不到限制Keras中内核数量的任何方法...您有任何线索吗?

参考资料:
Stack Overflow
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共 1 个回答
高赞 时间 活跃

正如@ Yu-Yang所建议的,我在每次健身前都使用了这一行:

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): 在此处输入图片说明

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