Использование общей памяти (VRAM + RAM) для визуализации - PullRequest
Новая
       6

Использование общей памяти (VRAM + RAM) для визуализации

0 голосов
/ 07 мая 2018

Я пытаюсь визуализировать 500 изображений в tensorboard, но получаю ошибку OOM. Кажется, проблема в том, что мне не хватает VRAM для массива 500 x HEIGHT x WIDTH. Вот код: 

images_with_boxes = tf.Variable(  initial_value = np.zeros((cfg.VISUALIZATION_BATCH_SIZE, cfg.IMAGE_HEIGHT, cfg.IMAGE_WIDTH, 3)), name="image", dtype=tf.float32)
update_placeholder = tf.placeholder(images_with_boxes.dtype, shape=images_with_boxes.get_shape())
update_images = images_with_boxes.assign(update_placeholder)

tf.summary.image("images", images_with_boxes, max_outputs=cfg.VISUALIZATION_BATCH_SIZE )

, где cfg.VISUALIZATION_BATCH_SIZE - 500.

Я вижу, что `` `cfg.VISUALIZATION_BATCH_SIZE`` часто устанавливается в 16, но мне нужно визуализировать 500 образцов. Есть ли способ увеличить объем памяти для массива NumPy? Возможно, разделяя оперативную память?

Любая мысль приветствуется.

...