Я использую keras / tenorflow из R и обучаю U- Net, следуя этому уроку с собственными данными.
У меня нет проблем с кодом с изображениями размером 256 x 256 с размером пакета 10, однако при использовании 560 x 560 я постоянно получаю ошибки OOM при установке модели на графический процессор.
Ответы на аналогичные вопросы предлагают уменьшить размер партии. Для размера партии = 3 можно установить модель для 560 x 560, но меня беспокоит влияние на перемешивание.
Код для перемешивания:
if (train) {
dataset <- dataset %>%
dataset_shuffle(buffer_size = batch_size*128)
}
"Изменение значения buffer_size влияет на то, насколько равномерна перетасовка: если buffer_size больше, чем количество элементов в наборе данных, вы получаете равномерную перетасовку, если она равна 1, вы вообще не переставляете. "
Значение buffer_size в Dataset.map, Dataset.prefetch и Dataset.shuffle
Должен ли размер буфера в этом случае превышать размер пакета, скажем, 5?
Или больше, чем общее количество изображений (в моем случае 3800)? Последнее, вероятно, снова приведет к полной оперативной памяти.
Заранее спасибо.