Я написал скрипт на python для модели keras, который использует тензор потока в качестве бэкэнда. Я пытался запустить эту модель в докере. Но когда я запускал его, он всегда показывал «убитый». Это из-за проблемы с памятью, из-за которой у моего докера недостаточно места для запуска скрипта на Python? Любые предложения с благодарностью.
Я проверил свой скрипт на Python, и он хорошо работал в других средах.
Данные, которые я использую для кормления модели, очень большие. Когда я использую данные меньшего размера, модель работает в контейнере. Любые предложения о том, как использовать большой набор данных?
Это мой dockerfile, который я использовал для создания образа:
FROM tensorflow/tensorflow:latest
RUN pip install pandas
RUN pip install numpy
RUN pip install sklearn
RUN pip install matplotlib
RUN pip install keras
RUN pip install tensorflow
RUN mkdir app
COPY . /app
CMD ["python", “app/model2-keras-model.py”]
когда я запустил его в контейнере, вот что я получил:
