Почему я получаю ResourceExhaustedError: OOM при выделении тензора с формой [24,64,1024,1024], когда размер пакета равен 1?

Question

Сводка моей модели:

Total params: 932,225
Trainable params: 928,897
Non-trainable params: 3,328

Я использую loss = "binary_crossentropy", оптимизатор = "sgd" и batch_size = 1 для двоичного класса semanti c сегментация.

24 - это общее количество 1024x1024 x3 обучающих изображений, а 64 - глубина первого слоя конвектора .

Примечание. Я использую среду выполнения google google colab.

Answer 1

Я передавал steps_per_epoch в model.fit, а не batch_size , который в этом случае не требовался,

H = model.fit(X_train, Y_train, validation_data=(X_valid, Y_valid),
              steps_per_epoch=len(X_train)//BATCHSIZE, epochs=EPOCHS,
              validation_steps=len(X_valid)//BATCHSIZE)

Замена steps_per_epoch на batch_size каким-то образом решила мою проблему.

H = model.fit(X_train, Y_train, batch_size=BATCHSIZE,
              epochs=EPOCHS, validation_data=(X_valid, Y_valid))