1. 简介
Keras是一个高层次神经网络API，可以在多种深度学习框架中运行，包括TensorFlow、Theano和CNTK。
在使用Keras训练神经网络时，可以选择使用GPU来加速计算。然而，默认情况下，TensorFlow会占用所有可用的GPU内存。本文将介绍如何设置Keras在TensorFlow后端下限制GPU的内存使用大小。
2. 安装和配置
首先，确保已经正确安装TensorFlow和Keras。可以使用以下命令来安装它们：
pip install tensorflow
pip install keras
接下来，将Keras的后端设置为TensorFlow。可以通过在配置文件~/.keras/keras.json中修改backend字段为"tensorflow"来实现。
接下来，我们将继续介绍如何限制GPU的内存使用大小。
3. 限制GPU内存使用大小
3.1 导入必要的模块
首先，我们需要导入必要的模块，包括TensorFlow和Keras：
import tensorflow as tf
from keras.backend.tensorflow_backend import set_session
3.2 创建会话
接下来，我们需要创建一个TensorFlow会话，并设置会话的GPU内存使用大小。可以使用以下代码来实现：
config = tf.ConfigProto()
config.gpu_options.per_process_gpu_memory_fraction = 0.6
set_session(tf.Session(config=config))
在上述代码中，我们将会话的gpu_options.per_process_gpu_memory_fraction属性设置为0.6，表示我们将限制GPU内存使用为总内存的60%。
3.3 开始训练
在设置完GPU内存使用大小后，我们可以开始使用Keras进行神经网络的训练了。可以使用Keras提供的各种模型和层来构建神经网络，然后使用model.fit()方法进行训练。
下面是一个简单的示例，展示了如何使用Keras在限制后的GPU内存上进行训练：
from keras.models import Sequential
from keras.layers import Dense
# 创建神经网络模型
model = Sequential()
model.add(Dense(64, activation='relu', input_dim=100))
model.add(Dense(64, activation='relu'))
model.add(Dense(1, activation='sigmoid'))
# 编译模型
model.compile(loss='binary_crossentropy',
optimizer='adam',
metrics=['accuracy'])
# 开始训练
model.fit(X_train, y_train, epochs=10, batch_size=32)
上述代码中，我们在创建模型后，使用model.compile()方法对模型进行编译。然后，使用model.fit()方法对模型进行训练。
4. 总结
在本文中，我们介绍了如何设置Keras在TensorFlow后端下限制GPU的内存使用大小。通过设置会话的gpu_options.per_process_gpu_memory_fraction属性，我们可以限制GPU内存的使用大小，从而更好地控制训练过程中的资源消耗。
使用上述方法，我们可以在使用GPU加速的同时，合理控制GPU内存的使用，实现更高效的神经网络训练。