StyleGAN2“您的会话在使用所有可用 RAM 后崩溃”在 Google Colab 培训开始时答案

【问题标题】：StyleGAN2 "Your session crashed after using all available RAM" at the start of training in Google ColabStyleGAN2“您的会话在使用所有可用 RAM 后崩溃”在 Google Colab 培训开始时
【发布时间】：2020-08-04 00:33:19
【问题描述】：

当我开始训练我的 StyleGAN2 模型时，Google Colab 崩溃，在刻度 0 之后。出现错误“您的会话在使用所有可用 RAM 后崩溃”。

我正在使用 StyleGAN2 的一个分支，其中增加了对非方形图像的支持。数据集由非常小（640x384）的 jpg 图像组成。但是，其中有 12,195 个。 tfrecords 文件的大小为 1.47 GB。训练命令是：

!python run_training.py --num-gpus=1 --data-dir=./dataset --config=config-f --dataset=cg --mirror-augment=true --metric=none --total-kimg=20000 --min-h=3 --min-w=5 --res-log2=7 --result-dir="/content/drive/My Drive/results"

我想知道在更改某些参数后，是否有办法在 Colab 中继续使用此数据集。

【问题讨论】：

减少训练批量。

标签： python tensorflow google-colaboratory stylegan

【解决方案1】：

嗯，信息很明确，训练超过了 RAM。我记得Google Colab 中有一种方法可以增加 RAM 容量，但再也找不到了。您可以尝试的另一件事是修改分叉代码，以便使用批量图像训练模型（除非它已经实现并且您只需作为参数传递，请查看 StyleGAN2 文档），如果批量大小不'不起作用，您可以尝试使用callbacks 将权重保存到文件中，例如pickle RAM 崩溃前的格式。我知道我没有给出确切的解决方案，但这可能对您有指导作用:)

【讨论】：