完美解决TensorFlow和Keras大数据量内存溢出的问题

上传者: 38640984 | 上传时间: 2022-04-04 17:39:27 | 文件大小: 71KB | 文件类型: -
内存溢出问题是参加kaggle比赛或者做大数据量实验的第一个拦路虎。 以前做的练手小项目导致新手产生一个惯性思维——读取训练集图片的时候把所有图读到内存中,然后分批训练。 其实这是有问题的,很容易导致OOM。现在内存一般16G,而训练集图片通常是上万张,而且RGB图,还很大,VGG16的图片一般是224x224x3,上万张图片,16G内存根本不够用。这时候又会想起——设置batch,但是那个batch的输入参数却又是图片,它只是把传进去的图片分批送到显卡,而我OOM的地方恰是那个“传进去”的图片,怎么办? 解决思路其实说来也简单,打破思维定式就好了,不是把所有图片读到内存中,而是只把所有图片的

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