這篇文章主要介紹了keras tensorflow如何實(shí)現(xiàn)在python下多進(jìn)程運(yùn)行，具有一定借鑒價值，感興趣的朋友可以參考下，希望大家閱讀完這篇文章之后大有收獲，下面讓小編帶著大家一起了解一下。

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如下所示：

 from multiprocessing import Process
import os
 
 
def training_function(...):
 import keras # 此處需要在子進(jìn)程中
 ...
 
if __name__ == '__main__':
 p = Process(target=training_function, args=(...,))
 p.start()

原文地址：https://stackoverflow.com/questions/42504669/keras-tensorflow-and-multiprocessing-in-python

1、DO NOT LOAD KERAS TO YOUR MAIN ENVIRONMENT. If you want to load Keras / Theano / TensorFlow do it only in the function environment. E.g. don't do this:

import keras
 
def training_function(...):
 ...

but do the following:

def training_function(...):
 import keras
 ...

Run work connected with each model in a separate process: I'm usually creating workers which are making the job (like e.g. training, tuning, scoring) and I'm running them in separate processes. What is nice about it that whole memory used by this process is completely freedwhen your process is done. This helps you with loads of memory problems which you usually come across when you are using multiprocessing or even running multiple models in one process. So this looks e.g. like this:

def _training_worker(train_params):
 import keras
 model = obtain_model(train_params)
 model.fit(train_params)
 send_message_to_main_process(...)
 
def train_new_model(train_params):
 training_process = multiprocessing.Process(target=_training_worker, args = train_params)
 training_process.start()
 get_message_from_training_process(...)
 training_process.join()

Different approach is simply preparing different scripts for different model actions. But this may cause memory errors especially when your models are memory consuming. NOTE that due to this reason it's better to make your execution strictly sequential.

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當(dāng)前標(biāo)題：kerastensorflow如何實(shí)現(xiàn)在python下多進(jìn)程運(yùn)行-創(chuàng)新互聯(lián)
網(wǎng)頁地址：http://www.rwnh.cn/article30/dcdoso.html

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