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这是一个创建于 1804 天前的主题，其中的信息可能已经有所发展或是发生改变。
在做图像分类，上千类图像，训练神经网络的时候，程序报错 data = np.array(data, dtype="float") / 255.0 MemoryError （补充：本人已经测试，在选用比较少类别图像的时候，该代码是可以成功运行并能生成训练出的模型文件，但是扩展到上千类之后就报 MemoryError，之前网上搜了相关的错误，有的说是数据增强的原因，可是取消在线数据增强之后，仍然报这个错误，百思不得其解，望能得到高手大佬们的指点帮助，在此小生先谢谢了！
16 条回复 • 2019-12-15 21:35:26 +08:00
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malusama 2019-12-14 20:52:04 +08:00
上 64 位 或者手动 gc
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suifengingo OP @malusama 我用的是 64 位的机器，内存 32G...不知您所说的手动 gc 是什么意思呢
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chempotato 2019-12-14 21:12:16 +08:00 via Android
gc 内存回收啊
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lspvic 2019-12-14 22:35:55 +08:00 via Android
减小 batch_size
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helloworld000 2019-12-14 22:51:48 +08:00
1. 减少 batch size
2. quantlization （最简单的，把 tensor 默认的为 float64，改成 float16 ） 3. 上 cluster |
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mayfly233 2019-12-15 00:07:40 +08:00
减少 batch size 再做 batch accumulation 呗，不就一样了
或者就用 apex fp16，立竿见影，不过看框架兼容 |
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lonelygo 2019-12-15 11:02:04 +08:00
几张卡？加起来都多大内存？
减小 batch_size，从 2 开始吧，要是=2 都不行，只能考虑上 cluster 了。 还有就是降到半精度试试看 或者，把主干网换一个不太深的。 |
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suifengingo OP 谢谢大佬们的热心解答，我再去按照大佬们说的试试看
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laminux29 2019-12-15 13:33:37 +08:00
用 SSD 做虚拟内存。
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tfdetang 2019-12-15 14:51:08 +08:00
你这句报错是在 input 输入的时候就报错了？ 所以数据生成部分是怎么写的？ 可以试试 tf.data
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dick20cm 2019-12-15 15:28:35 +08:00 via Android
兄弟，别搞这个了，你不适合，真心劝退
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rpman 2019-12-15 16:51:10 +08:00 via iPhone
内存不够吧。
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suifengingo OP @mayfly233 请问下如何加入 batch accumulation ？虚心求教
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mayfly233 2019-12-15 21:35:26 +08:00
第一个 batch 计算完别更新梯度，算完第二个 batch 再合并起来更新梯度，不就相当于累积 batch size x 2 了
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