在带有TF后端的keras2.2.4中，如何在从模型中提取一个层并保留该层之后卸载模型？

Question

我有一个我训练过的模特，我正在努力

1. 基本负荷模型（已完成）
2. 从中加载层（完成）
3. 冻结层（完成）
4. 卸载基本模型（失败）
   • 如果我跳过4
5. 将层添加到另一个模型（完成）
6. 列车型号（故障）

我得到了内存不足的错误，这是正常的，因为我有两个模型在我的GPU内存。你知道吗

• 如果我使用K.clear\u session（），我得到的错误是层和模型不属于同一个图。你知道吗
• 如果我删除模型，我仍然会得到内存不足的错误。你知道吗

• 如果我使用gc.收集，我还是出了内存错误。你知道吗

  baseModel = load_model("arbitaryModelName.h5")
  layerOne = baseModel.get_layer("LayerOne")
  del baseModel
  layerOne.Trainable = False
  # K.clear_session()
  # gc.collect()
  
  modelInput = Input(shape=(n, s, 1), name="modelInput")
  
  x = layerOne(modelInput)
  x = Dropout(dProba)(x)
  
  x = ArbitaryLayerAndLotsofIt(x)
  

K.clear\u会话和gc.收集（）在注释中表示，因为它们在组合中使用，并且在所有组合中使用，如“两者都用”、“各用”、“无用”。你知道吗