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语言：python
框架：tensorflow
现有问题：用tensorflow进行模型训练，训练完成后用tf.keras.backend.clear_session()命令无法真正实现释放资源的效果。
解决方案：创建多进程，将模型训练作为子进程，模型训练完成后，子进程会自动释放GPU资源。

def train():try:# 加锁检查任务状态（避免竞争条件）with training_lock:process = multiprocessing.Process(target=start_train)process.start()启动超时监控线程def monitor_timeout():process.join(timeout=3600)  # 1小时超时将停止if process.is_alive():process.terminate()process.join()threading.Thread(target=monitor_timeout, daemon=True).start()return {"success": True,"message": "开始训练"}except Exception as e:log.error(traceback.format_exc())return {"success": False,"message": str(e)}def start_train():# 模型正真训练代码