Keras multi_gpu_model 错误：“swig/python 检测到 'int64_t *' 类型的内存泄漏，未找到析构函数”答案

【问题标题】：Keras multi_gpu_model error: "swig/python detected a memory leak of type 'int64_t *', no destructor found"Keras multi_gpu_model 错误：“swig/python 检测到 'int64_t *' 类型的内存泄漏，未找到析构函数”
【发布时间】：2018-03-03 05:49:33
【问题描述】：

我正在使用 tensorflow 1.5.0、tensorflow-gpu 1.3.0、keras 2.0.9、keras-gpu 2.1.4

我使用以下代码创建了我的模型：

inputs = Input([1,44,44,44])
x = Conv3D(64, (3,3,3), activation='relu', data_format='channels_first')(inputs)
x = Conv3D(16, (3,3,3), activation='relu', data_format='channels_first')(x)
x = Conv3D(1, (3,3,3), activation='relu', data_format='channels_first')(x)
model = Model(inputs=inputs, outputs=x)

我想在我的机器上使用两个 GPU。但是当我使用

from keras.utils import multi_gpu_model
parallel_model = multi_gpu_model(model, gpus=2)

我收到此错误：

swig/python detected a memory leak of type 'int64_t *', no destructor found.
swig/python detected a memory leak of type 'int64_t *', no destructor found.
swig/python detected a memory leak of type 'int64_t *', no destructor found.

有什么建议吗？

【问题讨论】：

标签： python tensorflow keras gpu multi-gpu

【解决方案1】：

这是 tensorflow 1.3 中的 bug。 fix 已移植到 1.4（当然还有更高版本）。你有tensorflow 1.5.0，但没有tensorflow-gpu - 1.3.0。当您从 keras 运行 multi_gpu_model 时，它显然在使用 tensorflow-gpu ops。

所以你应该将tensorflow-gpu至少更新到1.4，最新的版本会更好。

【讨论】：