加载VGG16时资源耗尽

Question

如果这个问题看起来很基本，我提前道歉，但我是Tensorflow的新手，感谢任何帮助。

我发现我必须频繁地重启计算机才能从keras.applications加载诸如VGG16之类的模型。我有一台相当高端的机器，配备4个Keras GTX1080 Ti GPU和英特尔®酷睿™i7-6850K GeForce @3.60 GTX×12用于我的CPU，并且仅用于Tensorflow (通过Keras)。

一旦我重新启动，我将能够成功地加载模型(如VGG16)并在大型训练数据集上进行训练。但是，如果我让我的计算机闲置一段时间，并重新运行相同的程序，我将得到一个资源耗尽消息(OOM)，它可以通过重新启动我的计算机来修复。每隔几个小时就重启我的电脑，这是非常令人沮丧的。有谁知道这是怎么回事以及如何解决这个问题吗？

Answer 1

如果批处理大小> 1，请尝试使用较低的批处理大小，这可以降低GPU的内存需求。

此外，如果您结束与网络的工作，检查nvidia-smi的图形处理器内存，如果它是释放的或没有。如果没有，则终止加载网络的进程(通常是一些python解释器)。