【记录】Keras限制GPU显存限制不住问题

踩坑记录一下；使用keras限制显存无效，发现还是把GPU跑满了；问题在于导入keras后端语句在其他keras导入之后；导致限制失败！

原文:  https://www.cnblogs.com/youyou0/p/9547751.html

运行TensorFlow程序会占用过多的显卡比例，多人共同使用GPU的时候，会造成后面的人无法运行程序，需要显示GPU占用；使用下列方法

  一、TensorFlow

　　1.预加载比例限制

tf_config = tensorflow.ConfigProto()  
tf_config.gpu_options.per_process_gpu_memory_fraction = 0.5 # 分配50%  
session = tensorflow.Session(config=tf_config)

　　2.自适应

tf_config = tensorflow.ConfigProto()  
tf_config.gpu_options.allow_growth = True  
session = tensorflow.Session(config=tf_config) 

二、Keras

当使用Keras的情况下，当import keras时，框架会自动开启一个默认参数的Session。可以通过下面的代码主动创建一个使用了ConfigProto的Session，再注入到Keras的后端中去：