在 GPU 上运行时 Keras 中的分段错误答案

【问题标题】：Segmentation fault in Keras when run on GPU在 GPU 上运行时 Keras 中的分段错误
【发布时间】：2017-12-28 23:16:14
【问题描述】：

这是我的 Keras 模型：

from keras.models import Sequential
from keras.layers import Dense, Dropout
from keras.layers import Embedding
from keras.layers import LSTM

model = Sequential()
model.add(Embedding(max_features, output_dim=256))
model.add(LSTM(128))
model.add(Dropout(0.5))
model.add(Dense(1, activation='sigmoid'))

环境：keras 2.1、python 3.6、tensorflow 后端。为什么这个脚本在 GPU 上运行时会失败，并出现“分段错误（核心转储）”？在 CPU 上工作没有错误。

【问题讨论】：

标签： python keras

【解决方案1】：

如果您在 GPU 上使用 Keras 2 运行 K.clearsession()，您可能会遇到分段错误。如果您的代码中有此内容，请尝试将其删除！祝你好运！

【讨论】：

尝试添加解释为什么K.clearsession()会导致分段错误，以帮助未来的读者了解问题的根源。