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在用tensorflow运行keras模型时，我发现运行完model.predict()之后，模型并不会自动关闭，还是回留存在RAM中，如果使用 for loop循环使用model.predict时，就会发生内存崩溃的情况。
用keras.backend.clear_session()方法可以有效解决模型的内存占用问题。
from tensorflow.keras.backend import clear_session from tensorflow.keras.models import load_model for i in range(number): clear_session() model = load_model(model_path)———————— 我是仁荷大学的经管博士生(google scholar homepage)，关注能源转型过程中的环境、经济问题。
专注于分享利用python科研的技巧，欢迎一起交流、学习、合作。
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