使用小型 ConvLSTM 模型获得 OOM

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如何解决使用小型 ConvLSTM 模型获得 OOM？

开发过程中遇到使用小型 ConvLSTM 模型获得 OOM的问题如何解决？下面主要结合日常开发的经验，给出你关于使用小型 ConvLSTM 模型获得 OOM的解决方法建议，希望对你解决使用小型 ConvLSTM 模型获得 OOM有所启发或帮助；

我正在尝试使用 keras ConvLSTM 制作视频分类器。我在 Google colab 上运行。所有视频都由 32 帧组成，我已经成功地训练了一个视频分辨率降低到 64x64 的模型。但是当我尝试使用 128x128 分辨率时，出现内存不足错误。视频应仅占用 200Mb，批量大小为 32 和 RGB 通道。我用 this function 来计算网络的大小，它估计为 2.9GB。总的来说，它没有达到 colab 的 13GB。如果我使用 8 的批次大小，它不会崩溃，但我需要使用 32 的批次。我想至少了解它实际占用了多少空间。

我还使用 MobileNet 训练了一个模型，虽然网络也在 3GB 左右，但在该分辨率下不会崩溃

这里是 ConvLSTM 模型摘要

response.setCharacterEnCoding("UTF-8");

这将是错误：

$.AJAX({
    type: "GET",dataType : "Json",ContentType: "application/Json; charset=utf-8",...
})

解决方法

暂无找到可以解决该程序问题的有效方法，小编努力寻找整理中！

如果你已经找到好的解决方法，欢迎将解决方案带上本链接一起发送给小编。

小编邮箱:dio#foxmail.com (将#修改为@）

大佬总结

以上是大佬教程为你收集整理的使用小型 ConvLSTM 模型获得 OOM全部内容，希望文章能够帮你解决使用小型 ConvLSTM 模型获得 OOM所遇到的程序开发问题。

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