tf.keras.backend.clear_session

Сбрасывает все состояние, созданное Keras.

tf.keras.backend.clear_session()

Keras управляет глобальным состоянием, которое используется для реализации функционального API построения моделей и для уникализации имен автоматически генерируемых слоев.

Если вы создаете много моделей в цикле, это глобальное состояние со временем будет потреблять все больше памяти, и вам может потребоваться его очистить. Вызов clear_session() освобождает глобальное состояние: это помогает избежать мусора от старых моделей и слоев, особенно когда ограничено количество памяти.

Пример 1: вызов clear_session() при создании моделей в цикле

for _ in range(100):
  # Without `clear_session()`, each iteration of this loop will
  # slightly increase the size of the global state managed by Keras
  model = tf.keras.Sequential([tf.keras.layers.Dense(10) for _ in range(10)])

for _ in range(100):
  # With `clear_session()` called at the beginning,
  # Keras starts with a blank state at each iteration
  # and memory consumption is constant over time.
  tf.keras.backend.clear_session()
  model = tf.keras.Sequential([tf.keras.layers.Dense(10) for _ in range(10)])

Пример 2: сброс счетчика генерации имен слоев

import tensorflow as tf
layers = [tf.keras.layers.Dense(10) for _ in range(10)]
new_layer = tf.keras.layers.Dense(10)
print(new_layer.name)
dense_10
tf.keras.backend.set_learning_phase(1)
print(tf.keras.backend.learning_phase())
1
tf.keras.backend.clear_session()
new_layer = tf.keras.layers.Dense(10)
print(new_layer.name)
dense