keras模型显存消耗问题

Question

我用keras训练了30个定制化的CNN图像识别模型，全部加载消耗2.5G显存，为什么我把30个定制化模型训练成一个通用模型，加载这一个通用模型也消耗2.5G显存呢？为什么将30个模型合并成一个模型，没有减少显存消耗呢？

Answer 1

【以下回答由 GPT 生成】

这个问题可能是由于Keras模型合并时并没有进行优化导致的。通常情况下，Keras会为每个模型创建一个单独的图形计算图，而不会共享层或变量。这意味着当你把这些模型合并成一个通用模型时，它们实际上是以并行的方式加载在内存中的，因此仍然会消耗相同的显存。

要解决这个问题，你可以尝试以下方法来优化显存使用量:

1. 共享层: 如果你的30个定制化模型中具有相似的架构或层，你可以通过共享层来减少显存消耗。在Keras中，你可以使用SharedLayers类来实现共享层。通过共享层，这些模型可以共享相同的权重参数，而不是每个模型都有自己的参数。

这是一个示例代码:

from tensorflow.keras.layers import Conv2D, MaxPooling2D, Dense
from tensorflow.keras.models import Model
from tensorflow.keras.models import load_model

# 加载模型
model1 = load_model('model_1.h5')
model2 = load_model('model_2.h5')
...

# 共享层
shared_conv = Conv2D(filters=64, kernel_size=(3,3), activation='relu')

# 创建每个模型的图形计算图
output1 = shared_conv(model1.input)
output1 = MaxPooling2D(pool_size=(2,2))(output1)
output1 = Dense(units=10, activation='softmax')(output1)
model1 = Model(model1.input, output1)

output2 = shared_conv(model2.input)
output2 = MaxPooling2D(pool_size=(2,2))(output2)
output2 = Dense(units=10, activation='softmax')(output2)
model2 = Model(model2.input, output2)

...

# 创建通用模型
combined_model = Model(inputs=[model1.input, model2.input, ...], outputs=[model1.output, model2.output, ...])

1. TensorBoard模型优化: Keras提供了一个用于模型优化的TensorBoard回调函数。你可以使用tensorflow.keras.callbacks.TensorBoard来收集和分析模型的内存和显存使用情况。通过观察TensorBoard的输出，你可以找到哪些层占用了较多的显存，并进一步对这些层进行优化。

这是一个示例代码:

from tensorflow.keras.callbacks import TensorBoard

tensorboard_callback = TensorBoard(log_dir='./logs', histogram_freq=1, profile_batch=0)

model1.compile(optimizer='adam', loss='categorical_crossentropy')
model1.fit(..., callbacks=[tensorboard_callback])

通过以上方法，你可以优化显存使用量并减少模型加载时的显存消耗。

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