加载VGG16时资源耗尽OOM

Question

如果这个问题看起来很基本，我会事先道歉，但我是Tensorflow的新手并感谢您的帮助。

我发现我必须经常重新启动计算机才能从keras.applications加载VGG16等模型。我有一台相当高端的机器，配备4个GeForce GTX 1080 Ti GPU和Intel®Core™i7-6850K CPU @ 3.60GHz×12，用于我的CPU，仅用于Tensorflow（通过Keras）。

一旦我重新启动，我就能成功加载模型（例如VGG16）并训练大型训练数据集。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，我将获得资源耗尽消息（OOM），可以通过重新启动我的计算机来修复。每隔几个小时不停地重新启动计算机是非常令人沮丧的。有谁知道发生了什么以及如何解决这个问题？

Answer 1

如果批处理大小> 1，请尝试使用较小的批处理大小，这可能会降低gor GPU的内存需求。

此外，如果结束使用网络，请通过nvidia-smi检查GPU内存是否已释放。如果没有，请杀死加载网络的进程（通常是一些python解释器）。