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社区首页 >问答首页 >在keras中使用EfficientNet时的ResourceExhaustedError

在keras中使用EfficientNet时的ResourceExhaustedError
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Stack Overflow用户
提问于 2020-02-29 01:42:14
回答 1查看 222关注 0票数 3

我正在使用google colab。在使用EfficientNetB3时,我得到以下错误

Resource exhausted: OOM when allocating tensor with shape[15,95,95,192] and type float

我理解这一点是因为我的数据不适合GPU。但是当我尝试InceptionResNetV2时,我没有得到任何错误。

EfficientNetB3中可训练的参数个数为22,220,824

InceptionResNetV2中可训练的参数个数为109,380,744

InceptionResNetV2中可训练参数的数量比EfficientNetB35时间多。所以我希望InceptionResNetV2抛出错误,而不是EfficientNetB3

知道为什么我在EfficientNetB3中遇到资源错误吗?

注意:我使用的是两个并行网络,这些参数是两个网络参数的总和。

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回答 1

Stack Overflow用户

发布于 2020-08-03 04:39:25

所有的报纸似乎都在使用TPU来运行efficientNets。我有一种感觉,还有其他原因使它使用了更多的内存。我同意这并不直观,因为efficientNets中的训练参数较少。然而,看起来你确实需要使用TPU来做这件事。因此,基本上这将需要使用一些云服务,让您访问TPU等…

票数 0
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页面原文内容由Stack Overflow提供。腾讯云小微IT领域专用引擎提供翻译支持
原文链接:

https://stackoverflow.com/questions/60456843

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