Возникла проблема при попытке обучить мою модель глубокого обучения с использованием керас.До вчерашнего дня проблем не было.Теперь всякий раз, когда код выполняется и до того, как он достигнет обучающей строки кода модели (model.fit ()), всегда отображается сообщение «Runtime Dies».
i.Ранее я пытался с 4 ГБ набора данных, он отлично работал
ii.Пробовал с 8 ГБ набора данных и продолжал перезапуск во время выполнения.
iii.Пробовал с набором данных 4 ГБ и 5 ГБ, и ошибка «Умирает во время выполнения» продолжает вызывать запрос.
Код связан со стандартным подходом Transfer Learning, пробуя с InceptionNet и InceptionResNet.Я не разделяю код здесь, поскольку код должен быть представлен в одной из задач глубокого обучения.
При попытке запустить следующий код показано, что только 564 МБ ОЗУ GPU свободнодальнейший процесс.
Сколько выделено графическому процессору
! ln -sf / opt / bin / nvidia-smi / usr / bin / nvidia-smi
! pip install gputil
! Pip install psutil
! Pip install humanize
import psutil
import humanize
import os
импортировать GPUtil как GPU
GPU = GPU.getGPUs ()
gpu = GPU [0]
def printm ():
process = psutil.Process (os.getpid ())
print ("Gen RAM Free:" + humanize.naturalsize (psutil.virtual_memory (). Available), "I Proc size:" + humanize.naturalsize (process.memory_info)() .rss))
print ("ОЗУ графического процессора: {0: .0f} МБ | Использовано: {1: .0f} МБ | Использовано {2: 3.0f}% | Всего {3:.0f} MB ".format (gpu.memoryFree, gpu.memoryUsed, gpu.memoryUtil * 100, gpu.memoryTotal))
printm ()
Монитор ресурсов GPU-RAM
Может ли это быть причиной проблемы?