Я пытаюсь реализовать GAN с использованием tenorflow 2.0 в наборе данных celebA. Я попытался реализовать API набора данных, потому что изображения не помещаются в памяти в Google Colab. Во время тренировки модель медленно увеличивается с каждым шагом тренировки. Я не вижу, откуда эта память просочилась. Я думаю, что я не совсем понимаю декоратор @ tf.function, и я пытался многословно удалить каждую переменную в шаговой функции поезда.
Любая помощь будет оценена. У меня заканчивается память на шаге 250.
Я попытался удалить все переменные, сделанные на этапе обучения. Я также пытался использовать gc.collect () вне шага поезда, но, возможно, это не сбор мусора GPU?
https://github.com/drissg1/DCGAN/blob/master/GAN.ipynb
Я ожидаю, что смогу тренироваться без постоянного увеличения использования памяти.