使用set_session()函数在Python中正确设置KerasBackend和TensorFlow

在Python中，我们可以使用set_session()函数来正确设置KerasBackend和TensorFlow。set_session()函数是Keras的一个方法，它用于设置会话（session）来与TensorFlow进行交互。下面是一个例子，演示如何使用set_session()函数设置KerasBackend和TensorFlow。

首先，我们需要导入必要的库：

import tensorflow as tf
from keras.backend.tensorflow_backend import set_session

然后，我们可以创建一个新的TensorFlow会话，并将其与KerasBackend关联起来。这可以通过以下步骤实现：

config = tf.ConfigProto()
config.gpu_options.per_process_gpu_memory_fraction = 0.5  # 分配50%的GPU内存
set_session(tf.Session(config=config))

在上面的代码中，我们首先创建了一个tf.ConfigProto对象，并将其分配给config变量。然后，我们将config变量中的gpu_options.per_process_gpu_memory_fraction设置为0.5，这表示我们将分配GPU内存的50%给当前会话。

接下来，我们使用tf.Session(config=config)创建一个新的TensorFlow会话，并将其与KerasBackend关联起来，使用set_session()方法。

完整的例子如下所示：

import tensorflow as tf
from keras.backend.tensorflow_backend import set_session

config = tf.ConfigProto()
config.gpu_options.per_process_gpu_memory_fraction = 0.5  # 分配50%的GPU内存
set_session(tf.Session(config=config))

# 在这里编写你的Keras模型和训练代码

在上述例子中，我们通过将50%的GPU内存分配给会话，来设置KerasBackend和TensorFlow。然后，你可以编写你的Keras模型和训练代码，它们将使用设置好的会话进行操作。

请注意，如果你没有GPU或者没有安装TensorFlow-GPU，那么你可以省略上述代码中关于GPU内存的部分。默认情况下，Keras将使用CPU进行计算。

总结起来，set_session()函数在Python中正确设置KerasBackend和TensorFlow的方法，可以通过创建一个新的TensorFlow会话，并将其与KerasBackend关联起来。然后，你可以使用set_session()方法来设置该会话。