每次运行代码时，Google Colab运行时都会死亡

Question

在尝试使用keras训练我的深度学习模型时遇到了一个问题。直到昨天都没有问题。现在每当代码运行并且在它到达训练模型代码行（model.fit（））之前，总是会显示消息“Runtime Dies”。

我。以前我尝试过4 GB的数据集，它运行得很完美

II。尝试使用8 GB的数据集和运行时继续进行重建。

III。尝试使用4 GB和5 GB数据集，错误“运行时死机”继续提示。

代码与标准传输学习方法有关，尝试使用InceptionNet和InceptionResNet。我不会在这里分享代码，因为代码将在一个深度学习挑战中提交。

当试图运行以下代码时，显示只有564 MB的GPU-RAM可以进一步处理。

分配了多少GPU

！ln -sf / opt / bin / nvidia-smi / usr / bin / nvidia-smi

！pip install gputil

！pip install psutil

！pip install humanize

导入psutil

import humanize

导入os

将GPUtil导入为GPU

GPU = GPU.getGPUs（）

gpu = GPU [0]

def printm（）：

process = psutil.Process（os.getpid（））

print（“Gen RAM Free：”+ humanize.naturalsize（psutil.virtual_memory（）。available），“I Proc size：”+ humanize.naturalsize（process.memory_info（。。rss））

print（“GPU RAM Free：{0：.0f} MB |使用：{1：.0f} MB | Util {2：3.0f}％| Total {3：.0f} MB”.format（gpu .memoryFree，gpu.memoryUsed，gpu.memoryUtil * 100，gpu.memoryTotal））

printm（）

GPU-RAM Resource Monitor

这可能是导致问题的原因吗？