BSOD при использовании Kmeans AL go с ноутбуком Jupyter - PullRequest
Новая
       82

BSOD при использовании Kmeans AL go с ноутбуком Jupyter

2 голосов
/ 29 апреля 2020

В настоящее время я делаю классификатор по старинке, использую SIFT дескриптор и делаю kmeans, чтобы получить пакет визуальных слов. Мой набор данных взят из набора данных Stanford Dogs, который содержит приблизительно 20 000 изображений. Я использую sift для обнаружения и вычисления из opencv: 

descriptor_list = []
def descriptor(df):
for img in df.img:
    img = cv2.cvtColor(img, cv2.COLOR_BGR2GRAY)
    keypoint, descriptor = sift.detectAndCompute(img, None)
    for k in range(descriptor.shape[0]):
        descriptor_list.append(descriptor[k].astype('int32'))
return descriptor_list

Затем я превратился в фрейм данных панды:

enter image description here

Во-первых, как вы можете видеть, использование памяти составляет 2,5 ГБ, нормально ли это даже с 2 миллионами + записей?

Затем, когда я выполняю kmeans с кластером 500, я получил BSOD с кодом остановки: WIN32K_POWER_WATCHDOG_TIMEOUT.

Характеристики компьютера:

  • Windows 10 (версия 18362.778)
  • WSL (Windows Подсистема для Linux)
  • CPU i7 -8565U
  • RAM 16 ГБ

Версия программного обеспечения:

  • Python: 3,5
  • Opencv: 4.3.0
  • jupyter core: 4.6.3
  • jupyter-notebook: 6.0.3
  • qtconsole: 4.7.2
  • i python: 7.9.0
  • ipykernel: 5.2.0
  • jupyter client: 6.1.2
  • nbconvert: 5.6.1
  • ipywidgets: 7.5.1
  • nbformat: 5.0.5
  • traitlets: 4.3.3

Спасибо за ваши ответы!

...