Question

我使用DeepSpeech训练中文模型，预处理和训练都可以，然后将输出.pb模型，但是在计算声学模型预测时，由于OOM而导致python3进程被终止。

参数遵循，测试csv中有2400多行，测试csv中的音频文件约为1GB。当我仅使用测试csv的前100行并重试输出.pb模型时，一切正常。

参数

 python3 -u DeepSpeech.py \
   --train_files /home/ljh/train/thchs30/data/thchs30_train.csv  \
   --dev_files /home/ljh/train/thchs30/data/thchs30_dev.csv \
   --test_files /home/ljh/train/thchs30/data/thchs30_test.csv \
   --train_batch_size 8 \
   --dev_batch_size 8 \
   --test_batch_size 8 \
   --learning_rate 0.0001 \
   --n_hidden 512 \
   --epoch 20 \
   --alphabet_config_path /home/ljh/train/thchs30/data/thchs30.txt \
   --checkpoint_dir /home/ljh/train/thchs30/checkpoint \
   --export_dir /home/ljh/train/thchs30/output_model \
   "$@"

CPU和GPU内存使用

CPU：输出.pb型号时，使用6GB CPU内存（最大为32GB）

GPU：几乎所有GPU内存都被使用。但是，当我使用小型测试csv成功输出模型时，使用的GPU内存的情况与失败相同（使用2400行大型csv测试）

我想知道这种情况的原因，小的csv测试（前100行）会影响模型的准确性吗？如果您知道的话，请告诉我原因。谢谢！

mizalla / DeepSpeech：计算声学模型预测错误：OOM

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