ipythonのkerasでGPUリソ​​ースをspyderで解放するには？

Question

通常、コマンドラインからPythonスクリプト（たとえばpython test.py）を実行すると、GPUメモリはスクリプトの終了直後に解放されます。 このtest.pyスクリプトでは、ケラスのモデルを読み込んで、一部のデータを評価し予測するだけでした。そこにトレーニングプロセスはありません。 しかし、「spyder」を開いてこのスクリプトを「spyder」で実行すると、結果は「ipython」セクションに表示されますが、コマンドラインからnvidia-smiと入力すると、GPUメモリは解放されません。 私が試したのは、この 'ipython'カーネルを閉じて新しいものを起動することです。しかし、他のすべての変数は失われます。 model.evaluate(x, y)の後にGPUメモリを「spyder」から解放するためのまともな方法がありますか？

前と「スパイダー」からスクリプトを実行した後：バックエンドがGPU上のすべてのメモリを予約しますtensorflow

Answer 1

通常、ここで は、いくつかのスクリーンショットです。実際にはすべてのメモリを使用しているわけではありませんが、テンソルフローのバックエンドが終了するまで、他のプログラムで使用されていない状態になっています。したがって、nvidia-smiでは、テンソルフローがそのフレームワーク内の前のメモリを解放したとしても、メモリは解放されないことがわかります。