多次加载Keras模型时GPU内存泄漏

是指在使用Keras框架进行深度学习模型训练或推理时，当多次加载模型时会导致GPU内存的泄漏问题。

GPU内存泄漏是指在模型加载过程中，由于某些资源没有正确释放或释放不完全，导致GPU内存持续增加，最终导致内存耗尽或性能下降的现象。

解决这个问题的方法有以下几种：

1. 显式释放模型内存：在每次加载完模型后，使用Keras提供的K.clear_session()方法来清除当前会话中的模型，释放GPU内存。这样可以确保每次加载模型时都从一个干净的状态开始。
2. 使用上下文管理器：使用Python的上下文管理器（with语句）来加载模型，确保在退出上下文时自动释放模型内存。例如：

import keras.backend as K

with K.get_session():
    model = keras.models.load_model('model.h5')
    # 模型操作代码

1. 重启Python进程：如果以上方法无法解决内存泄漏问题，可以考虑在每次加载模型之前重启Python进程。这样可以确保每次加载模型时都从一个全新的进程开始，避免内存泄漏问题。

总结起来，解决多次加载Keras模型时GPU内存泄漏问题的关键是确保每次加载模型后都能正确释放模型内存。通过显式释放模型内存、使用上下文管理器或重启Python进程等方法可以有效解决这个问题。

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