kerasを解決するために、GPUのノードは、問題のメモリ使用及び占有量ないの仕事を制限します

質問：どのようなGPUノードとメモリフットプリントを制限するコードに挿入kerasは、単に仕事がないことがわかりました

import tensorflow as tf
os.environ["CUDA_VISIBLE_DEVICES"] = "2"
from keras.backend.tensorflow_backend import set_session
config = tf.ConfigProto()
config.gpu_options.per_process_gpu_memory_fraction = 0.5
set_session(tf.Session(config=config))

ソリューション：形而上学、アンインストールkeras再インストールだけで罰金