我想在多个会话中管理多个Keras模型。构建我的应用程序后，除了创建，保存和加载模型外，还可以同时运行它们。
处理这种情况的正确方法是什么？
当前，一个模型由包装类的实例表示。它用于训练，保存，加载和预测。每个实例创建一个tf.Graph和tf.Session，它们在需要实际模型的每个函数中使用。
class NN:
def __init__(self):
self.graph = tf.Graph()
self.session = tf.Session(graph=self.graph)
def predict(self, x):
with self.graph.as_default():
with self.session.as_default():
return self.model.predict(x)
使用with语句创建了类似的功能来编译网络，拟合，保存（权重为.h5，模型为JSON）和加载。因此，每当需要模型时，都将图和会话置于上下文中。
这导致了一个奇怪的错误（对于进一步的上下文，为Q），让我感到奇怪的是，处理此问题的标准方法是什么。在创建或加载模型之前，我试图释放所有可能的资源，但是并没有帮助。此功能只是从互联网上刮除的所有可能例程的汇编，并且纯粹是猜测。
def _new_session(self):
if self.session is not None:
self.session.close()
k.clear_session()
gc.collect()
self.graph = tf.Graph()
self.session = tf.Session(graph=self.graph)
我找不到类似情况的好的文档。因此，我非常感谢对此有任何真正的见解。
我可能需要删除旧问题，因为它遍地都是。在问的时候，我不知道发生了什么。但是现在就在那里。
出现了一些具体问题。
在模型上加载和进行预测有效，编译和拟合无效，尽管仅编译即可。两种情况有什么不同吗？加载的模型是否完全相同？
在操纵模型时应在什么时候创建新的上下文？ （例如，在加载，编译，拟合时，可能并非每次预测都包含）
释放先前上下文的资源时需要采取哪些措施？处置网络时或创建新上下文时。
为什么多个模型确实需要上下文切换？
鉴于在图和会话上执行了不同的操作，图与会话的作用是什么？
更新
编译，安装和保存一个网络无需任何上下文复杂的工作。在相同上下文中对另一个模型执行相同操作也可以（或者至少不会产生错误）。
除上述内容外，还可以在训练后以及两个模型都加载保存的模型并进行预测！现在，我不确定预测是否正确，但是再次，没有错误。这仅是我上面提出的一个问题：为什么需要不同的环境？
最终，通过更新所有程序包，导致了错误的根本问题（有些尴尬）resolved。
python参考方案
编辑：实际上，再次看到K.get_session()的工作方式，它应该返回当前的默认会话，因此我不确定set_session在那做任何有意义的事情。万一您想尝试，我将保留答案，但这可能无济于事。
也许您可以使它与类似这样的东西一起工作：
from contextlib import contextmanager
class NN:
def __init__(self):
self.graph = tf.Graph()
self.session = tf.Session(graph=self.graph)
def predict(self, x):
with self._context():
return self.model.predict(x)
@contextmanager
def _context(self):
prev_sess = K.get_session()
K.set_session(self.session)
with self.graph.as_default(), self.session.as_default():
yield
K.set_session(prev_sess)
请注意，Keras会话对象是一个全局变量，因此只要您不尝试从多个线程中使用这些上下文，我想这应该可以工作。
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