如何解决 keras 上的错误“分配超过 10 的系统内存”？答案

【问题标题】：How can I solve error "allocation exceeds 10 of system memory" on keras?如何解决 keras 上的错误“分配超过 10 的系统内存”？
【发布时间】：2019-06-06 02:08:09
【问题描述】：

我在 Keras 上使用 Tensorflow 后端制作了一个 CNN，我的训练集有 144 个示例，但每个示例的大小为 3200*101。我的 CNN 非常基础，仅用于学习，batch_size 为 2（我尝试将其从 32 减少，但没有任何改进）。一层 CNN 层、一层展平层和一层密集层用于输出（11 类）。当我安装模型时，我的笔记本电脑显示“分配（一个大数字）超过 10 个系统内存”然后冻结，即使没有运行 1 个 epoch。我不能“压缩”这些例子，它们中的每一个都必须有这个大小。我在我的 CPU（我没有 GPU）、8 gb 内存、1 tb 磁盘上运行模型。我能做什么？

Psdt：抱歉英语不好，我还在学习。并感谢您的任何回答！

更新编辑：只是添加更多信息。

对于示例，我的火车集的形状为 (144, 3400, 101, 1)，而标签的形状为 (144,11) 我的模型是这样的：

model.add(Conv2D(8, kernel_size=6, activation='linear', input_shape=(3400,101,1), batch_size=2))
model.add(Flatten())
model.add(Dense(11, activation='softmax'))
model.compile(optimizer='sgd', loss='categorical_crossentropy', metrics=['accuracy'])
model.fit(X_train, y_train, epochs=100)

【问题讨论】：

对于该输入大小，您可能希望拥有一台具有更多 RAM 的计算机。 8 GB 可能还不够。
根据您添加的信息很难回答您的问题。添加更多关于它的信息，比如模型架构的代码，层输入的维度是多少。这可能不是内存问题，但可能是您向其提供数据的方式。
我刚刚更新了我的问题，添加了输入尺寸和模型

标签： python python-3.x keras memory conv-neural-network

【解决方案1】：

在 Keras 的普通前馈网络中使用非常长的输入编码时，这看起来与我遇到的错误相同。我一直在使用词嵌入，没有问题，但现在我在输入中添加了额外的功能，我得到了和你一样的错误。您需要启用更多内存以供脚本使用。在 kubernetes 中对我有用的是增加我的 pod 的 yml 文件中的内存：

spec:
  containers:
  - name: yourname
    image: yourimage
    command: yourcommand
    args: yourargs
    resources:
      limits:
         nvidia.com/gpu: 1 # requesting 1 GPU
         memory: 100Gi

它最初是 8G，在我介绍附加功能之前它已经工作了。如果您不使用 docker 和 K8s，则可以在 tensorflow 会话中执行此操作，而不是： config.gpu_options.allow_growth = True

在 Keras 中，我认为应该是：

import tensorflow as tf
from keras import backend as K
config = tf.ConfigProto()
config.gpu_options.allow_growth = True
config.log_device_placement = True
session = tf.Session(config=config)
K.set_session(session)
# do your ML task
K.get_session().close();

将batch_size 减少到 1 可能会解决问题。通常，此错误只是一个警告，即使作业冻结，如果您让它继续运行，它也可能会完成。如果这项工作被终止了（就像我的工作一样），那么你肯定需要给它更多的内存，而 GPU 服务器可能比你的笔记本电脑更好。您还可以确保您使用的是float32 而不是float64，因为这样会使用双倍的内存。此外，据我所知，此错误通常出现在 Adam 优化器中，因此您使用 SGD 的事实意味着问题可能不在您的优化过程中。

【讨论】：

【解决方案2】：

sudo swapoff /swapfile
sudo rm  /swapfile
sudo fallocate -l 32G /swapfile
sudo chmod 600 /swapfile
sudo mkswap /swapfile
sudo swapon /swapfile

swapon -s

以上步骤产生 32G 交换空间。然后运行您的深度学习代码。我的很好用。

我的笔记本电脑规格是 HP 430 g2 4G 内存 + 500 G SSD

【讨论】：