python - 使用 tensorflow/keras 实例化多个模型

Question

我正在创建一个用于处理和运行神经网络的 GUI。出于这个原因，我有一个由 GUI 启动的运行神经网络的子进程。这按预期工作。神经网络运行后，我将网络的权重和其他数据发送到 GUI 以允许保存网络。在那里我实例化一个模型并保存它model.save(path)当我保存网络时，一个运行神经网络的新子进程会卡住。

从我对这个问题的研究中，我了解到 tensorflow 似乎创建了某种会话，并且一旦我用 tensorflow 实例化某些东西，就会在全局范围内设置值。我还找到了 tensorflow 1 的解决方案，其中创建了一个图形和一个会话来避免这种情况。我无法为 tensorflow 2.x 重新创建这样的解决方案。

我需要一个选项，以便能够根据我的理解清除这种 tensorflow 的全局状态。我该如何解决这个问题？

标签： pythontensorflowkerasneural-network