python – 如何清除使用Keras和Tensorflow创建的模型(作为后端)？

概述在Jupyter Notebook中使用Keras训练神经网络时遇到问题.我创建了一个包含多个隐藏层的顺序模型.训练模型并保存结果后,我想删除此模型并在同一会话中创建一个新模型,因为我有一个for循环,用于检查不同参数的结果.但是当我理解我得到的错误时,在更改参数时,当我循环时,我只是在模型中添加图层(即使我在循环内使用network = Sequential()再次初始化它).所以我的问题是,如 在Jupyter Notebook中使用Keras训练神经网络时遇到问题.我创建了一个包含多个隐藏层的顺序模型.训练模型并保存结果后,我想删除此模型并在同一会话中创建一个新模型,因为我有一个for循环,用于检查不同参数的结果.但是当我理解我得到的错误时,在更改参数时,当我循环时,我只是在模型中添加图层(即使我在循环内使用network = Sequential()再次初始化它).所以我的问题是,如何完全清除以前的模型,或者如何在同一个会话中初始化一个全新的模型？解决方法 keras.backend.clear_session()应该清除以前的模型.从 https://keras.io/backend/开始：

Destroys the current TF graph and creates a new one. Useful to avoID clutter from old models / layers.

总结

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