keras修改backend.py，完成永久配置tensorflow-gpu调用方式

编写keras程序中出现了GPU的内存问题，需要调节keras预设的tensorflow设置参数，每次都必须单独设置gpu选项比较麻烦，可以设置keras下的tensorflow_backend.py实现永久配置keras。

本人的配置：ubuntu18.04+cuda10.0+cuda7.5.1+MX150+tensorflow-gpu1.13.1 初始设置中出现内存错误。

keras依赖的config文件位置

keras的配置文件在linux下在如下的地址中，在用户账户下的隐藏文件夹中.

// 一般的安装位置 ~/.local/lib/python2.7/site-packages/keras/backend

使用文件编辑器（vim，vi，nano等）打开tensorflow_backend.py文件

// 一般在文件的180行左右，修改为如下 ... else: if _SESSION is None: if not os.environ.get('OMP_NUM_THREADS'): config = tf.ConfigProto(allow_soft_placement=True) config.gpu_options.allow_growth=True config.gpu_options.per_process_gpu_memory_fraction=0.9 else: num_thread = int(os.environ.get('OMP_NUM_THREADS')) config = tf.ConfigProto(intra_op_parallelism_threads=num_thread, allow_soft_placement=True) config.gpu_options.allow_growth=True config.gpu_options.per_process_gpu_memory_fraction=0.9 _SESSION = tf.Session(config=config) session = _SESSION ...