我正在使用keras库,并启用了tensorflow后端和CUDA。有没有人在不同版本的tensorflow或keras中发现这种行为?你认为有办法以某种方式限制内存使用量吗?
不久前,我的一个训练脚本在50-60个训练阶段后被内核杀死,没有内存不足的错误。我有以下训练循环: loss = model.train_on_batch(x, y)
ret
我对具有两个通道的图像执行了数据增强。在使用datagen (由ImageDataGenerator创建)执行数据扩充时,会生成一条用户警告消息:
UserWarning: NumpyArrayIterator is set to use该警告是否意味着数据增强未成功?它只对一个通道的图像执行吗?如果是这样,如何对两个通道的图像执行数据增强(这次不是一个通道,然后进行拼接)?