神经网络了训练时候报 MemoryError,在线请教

2019-12-14 20:48:08 +08:00
 suifengingo

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!

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16 条回复
malusama
2019-12-14 20:52:04 +08:00
上 64 位 或者手动 gc
suifengingo
2019-12-14 21:02:18 +08:00
@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
chempotato
2019-12-14 21:12:16 +08:00
gc 内存回收啊
lspvic
2019-12-14 22:35:55 +08:00
减小 batch_size
szxczyc
2019-12-14 22:41:14 +08:00
@lspvic #4 变小了效果会变差的
nasmatic
2019-12-14 22:46:58 +08:00
@szxczyc 其实还得看实际场景,如果减小了练出来的模型满足需求就行
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
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
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。
suifengingo
2019-12-15 11:53:22 +08:00
谢谢大佬们的热心解答,我再去按照大佬们说的试试看
laminux29
2019-12-15 13:33:37 +08:00
用 SSD 做虚拟内存。
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
dick20cm
2019-12-15 15:28:35 +08:00
兄弟,别搞这个了,你不适合,真心劝退
rpman
2019-12-15 16:51:10 +08:00
内存不够吧。
suifengingo
2019-12-15 20:38:51 +08:00
@mayfly233 请问下如何加入 batch accumulation ?虚心求教
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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