运行theano时，我收到错误：内存不足。见下文。 有什么可以采取的行动来释放记忆？ 我知道我可以关闭应用程序等，但我只是想知道是否有人有其他想法。例如，是否可以保留内存？
THEANO_FLAGS = mode = FAST_RUN，device = gpu，floatX = float32 python conv_exp.py使用gpu设备0：GeForce GT 650M试图在a下运行 GPU。如果不需要，请修改network3.py以设置GPU 标志为假。 错误分配156800000字节的设备内存（输出 记忆）。驱动程序报告64192512字节空闲和1073414144字节 总计回溯（最近一次调用最后一次）：文件＆＃34; conv_exp.py＆＃34;，行 25，在 training_data，validation_data，test_data = network3.load_data_shared（）文件 ＆＃34; /Users/xr/courses/deep_learning/con_nn/neural-networks-and-deep-learning/src/network3.py" ;, 第78行，在load_data_shared中 return [shared（training_data），shared（validation_data），shared（test_data）]文件 ＆＃34; /Users/xr/courses/deep_learning/con_nn/neural-networks-and-deep-learning/src/network3.py" ;, 第74行，共享 np.asarray（data [0]，dtype = theano.config.floatX），borrow = True）文件 ＆＃34; /Library/Frameworks/Python.framework/Versions/2.7/lib/python2.7/site-packages/theano/compile/sharedvalue.py" ;, 第208行，共享 allow_downcast = allow_downcast，** kwargs）File＆＃34; /Library/Frameworks/Python.framework/Versions/2.7/lib/python2.7/site-packages/theano/sandbox/cuda/var.py"， 第203行，在float32_shared_constructor中 deviceval = type_support_filter（value，type.broadcastable，False，None）MemoryError：（＆＃39;错误分配156800000字节的设备内存 （内存不足）。＆＃39;，＆＃34;您可以考虑使用＆＃39; theano.shared（...， 借=真）＆＃39;＆＃34）
答案 0 :(得分：3)
如果将borrow设置为true，则启用垃圾收集（默认为true：config.allow_gc=True），并且视频卡当前未用作显示设备（可疑，因为您正在使用移动gpu） ，唯一的其他选择是减少网络参数或可能减少模型的批量大小。如果模型使用丢失或基于噪声的掩码，后者将特别有效（这些掩码将等于批处理中的示例数量x丢弃或噪声的参数数量）。
否则也许您可以启动到命令提示符以节省几个mbs？ ：/