VGG16模型冻结计算机

Question

我目前正在尝试使用keras库中的vgg16模型，但是每当我通过执行以下操作来创建VGG16模型的对象时

from keras.applications.vgg16 import VGG16
model = VGG16()

我收到以下消息3次。

tensorflow/core/framework/allocator.cc.124 allocation of 449576960 exceeds 10% of system memory

接着，我的电脑就死机了。我在linux mint 18上使用64位、4 4gb的RAM，并且我无法访问GPU。

这个问题是不是和我的内存有关？

作为一种临时解决方案，我从命令行运行我的python脚本，因为与任何IDE相比，我的计算机在命令行上的冻结较少。而且，当我使用像InceptionV3这样的替代模型时，这种情况不会发生。

我已经尝试了here提供的解决方案

但它并没有起作用

任何帮助都是非常感谢的。

Answer 1

很可能是内存(RAM)不足。尝试并行运行top (或htop)并查看内存利用率。

一般来说，VGG模型相当大，需要相当大的RAM。也就是说，实际需求取决于批量大小。更小的批量意味着更小的激活层。

例如，一批6个图像将消耗大约一千兆字节的ram (reference)。作为测试，您可以将批处理大小降低到1，并查看它是否适合您的内存。