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使用image_dataset_from_directory时的OOM

（Out of Memory）是指在使用该函数时，由于内存不足而导致程序崩溃或无法继续执行的问题。

image_dataset_from_directory是TensorFlow中的一个函数，用于从目录中加载图像数据集。它可以方便地将图像数据集加载为可供模型训练使用的数据集对象。

当出现OOM问题时，可以采取以下几种解决方法：

  1. 减少批次大小（batch_size）：减小每个批次中图像的数量，从而降低内存使用量。可以通过减小batch_size参数的值来实现。
  2. 减小图像尺寸：如果图像尺寸过大，会占用较多的内存。可以通过调整图像尺寸来减小内存占用。可以使用TensorFlow的图像处理函数resize来调整图像尺寸。
  3. 使用更高性能的硬件：如果硬件条件允许，可以考虑使用更高内存容量的设备，如GPU或云服务器。
  4. 数据增强和预处理：在加载图像数据集之前，可以对图像进行一些预处理操作，如裁剪、旋转、缩放等。这样可以减小每个图像的尺寸，从而降低内存使用量。
  5. 分批加载数据：如果数据集过大，无法一次性加载到内存中，可以考虑分批加载数据。可以使用TensorFlow的数据管道（tf.data）来实现数据的分批加载。
  6. 使用更高效的模型：如果内存问题无法通过上述方法解决，可以考虑使用更高效的模型或算法，以减少内存占用。

总结起来，解决使用image_dataset_from_directory时的OOM问题的方法包括减小批次大小、减小图像尺寸、使用更高性能的硬件、数据增强和预处理、分批加载数据以及使用更高效的模型。根据具体情况选择合适的方法来解决问题。

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  • 腾讯云GPU服务器（https://cloud.tencent.com/product/cvm/gpu）
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相关搜索:Ambari Thrift服务器在oom时自动重启Colab资源和自我注意(分配张量时的OOM)linux的oomResourceExhaustedError :使用shape []分配张量时的OOMTensorflow:批量太大时的OOMTensorflow不使用多个GPUs获取OOM从mybatis读取数据时的OOM使用image_dataset_from_directory加载图像的TensorFlow使用image_dataset_from_directory时找不到图像使用okhttp RealWebSocket的OOM
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执行Hive查询时出现OOM

执行Hive查询时出现OOM 写在前面 报错：Error: Java heap space 实验场景 日志信息 StckOverFlow的回答 ---- ---- 写在前面 Hive执行引擎：Hive...❞ 当前集群 map task 分配的内存大小： 使用的是缺省参数每个task分配200M内存「mapred.child.java.opts」 集群中每个节点：8 core / 32G，此处设置为： mapred.child.java.opts...questions/67732977/java-lang-outofmemoryerror-java-heap-space-error-while-executing-hive-query ❞ 实验场景 在使用...❝加载 HashTable 时，在 MapJoin 运算符中出现 OOM 异常。...的 80% 尽量禁用Map端聚合，Map端聚合会导致OOM set hive.map.aggr=false; 检查 mapjoin 设置，可能 smalltable 大小设置得太大，与您之前设置的容器大小进行比较

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分享我遇到OOM时的排查过程

遇到OOM不要慌，看一下姜同学是怎么解决的。 OOM排查思路 鄙人认为，遇到OOM之后的的重点还是离线分析堆内存快照，其它的操作都是辅助。...没错他真的OOM了。 获取堆快照 你的java应用在启动时设置如下JVM参数就可以在OOM时自动产生堆内存快照了。...如果你运气不错的话虽oom了但是你的应用还没挂，那么你可以使用下面的方法获得一份内存快照。...查看应用的PID 可以使用ps命令查看应用的PID,当然你一可以top -c 排名第一的应用大概率还是你那个oom的应用。...查看堆栈信息 关于如何堆栈信息的查看，我之前写过的一篇线上cpu使用率100%如何排查里面有更详细的jstack使用方法。

1.4K11

大量delete mysql的数据时，为什么导致OOM

大量delete导致OOM原因 在应用中大量删除 MySQL 数据可能导致内存不足（OutOfMemoryError）的问题，可能的原因如下： 1....内存泄漏 如果应用程序中存在内存泄漏问题，即对象无法被垃圾回收机制正常释放，而这些对象占用的内存会随着时间的推移而增加，最终导致内存耗尽。 4....未优化的删除操作 如果删除操作没有使用适当的索引或者没有优化的删除语句，MySQL 可能会执行全表扫描，导致大量的磁盘和内存资源消耗，从而引起内存溢出。 解决这个问题的方法 1....使用限制子句 在删除语句中使用 LIMIT 子句限制每次删除的行数，以免一次删除太多数据造成内存压力。 3. 提交事务 如果删除操作在一个事务中进行，请确保适时提交事务，避免事务积压，持续占用内存。...优化查询和删除语句 使用合适的索引、优化 SQL 查询语句，以减少数据库的负载和内存消耗。 5. 检查内存泄漏 检查应用程序中是否存在内存泄漏问题，并及时修复。 6.

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使用Netty模拟发生OOM

我们模拟这么一个场景,客户端和服务端都使用Netty进行通信,客户端无限循环地向服务端发送数据,过了一会客户端就会出现OOM,我们分析OOM产生的原因,给我们排查线上问题提供一个思路和角度....你也可以通过JDK自带的工具观察内存的变化. 当程序运行一会之后,就会出现OOM异常 我们这里通过MAT工具分析下堆空间信息 导入文件....(至于怎么使用MAT工具这里不做介绍) 我们会发现taskQueue中有非常多的Task,这是因为向对端写数据的操作必须是IO线程来完成,业务线程只能把它的需求封装成一个Task放在IO线程的任务队列中...一直增多,最后导致OOM 一方面可能是服务端处理的比较慢,导致服务端TCP缓冲区满了,那么客户端的TCP缓冲区也会被写满,Netty就不能成功的写入TCP缓冲区,那么数据只能放在队列中,最后导致OOM....因此我们可以基于Netty提供的这种机制,控制我们的业务线程向Netty写入数据的速率.如果达到了高水位值,我们就暂时不要向Netty中写入数据,也就不会导致OOM发生.

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使用MAT分析JVM OOM

liujianguo 公司的业务量比较大，在生产环境如果经常出现OOM(Out Of Memory，JVM内存溢出)的现象，那该如何快速响应，快速定位，快速恢复问题呢？...使用MAT打开Dump文件后，首页截图如下： Shallow Size: 对象自身占用的内存大小，不包括它引用的对象。 针对非数组类型的对象，它的大小就是对象与它所有的成员变量大小的总和。...由于SQL查询代码中，是用HashMap来接收数据库中的返回字段，无法一时间看出是那个查询，那我们能不能精确找到是哪一个查询，哪一行代码，甚至与哪一条SQL语句呢？...答案是可以的，我们可以从 视图一探究竟。 温馨提示： 视图使用技巧：展开技巧：沿着使用率最高的项一层一层进行展开，直至发现具体占用内存的对象。...这里根据后面的分析，原来是在做导出功能的时候，没有使用分页对数据进行分页查询，分页写入Excel文件，而是一次将全部数据查询，导致导出功能如果并发数超过4个时，就会将所有内存耗尽。

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Java内存溢出OOM使用Mat分析

20m,程序不停的创建对象,而对象又是在堆上分配内存,一直不停的向List中添加对象,没有垃圾回收,导致堆内存溢出(OutOfMemoryError)....HeapDumpOnOutOfMemoryError开启堆内存溢出导出堆内存到文件,默认在项目的根目录下.如果需要指定其它路径用-XX:HeapDumpPath=/tmp,会生成一个名字类似的java_pid28790.hprof文件. 3.使用...Shallow Heap (浅层堆)表示:对象实际占用的堆大小(不包含其它引用对象的大小) Retained Heap(保留堆)表示:对象实际占用+所包含引用对象的大小 Shallow Heap计算方法...:本案例中,由于UserTest是一个空的对象,所以每个UserTest实例对象就只占用16字节的对象头.总共有14053个实例对象,所以共占用14053*17=224848....Retained Heap=112424+224848=337296和Mat分析的结果一致. 相关文章 JVM,JRE,JDK之间的区别和联系

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20m,程序不停的创建对象,而对象又是在堆上分配内存,一直不停的向List中添加对象,没有垃圾回收,导致堆内存溢出(OutOfMemoryError)....HeapDumpOnOutOfMemoryError开启堆内存溢出导出堆内存到文件,默认在项目的根目录下.如果需要指定其它路径用-XX:HeapDumpPath=/tmp,会生成一个名字类似的java_pid28790.hprof文件. 3.使用...Shallow Heap (浅层堆)表示:对象实际占用的堆大小(不包含其它引用对象的大小) Retained Heap(保留堆)表示:对象实际占用+所包含引用对象的大小 Shallow Heap计算方法...List res=new ArrayList(); res是局部变量,在栈上分配内存,res中存放的是UserTest实例对象的堆内存地址(引用),JDK1.8中打开指针压缩(-...:本案例中,由于UserTest是一个空的对象,所以每个UserTest实例对象就只占用16字节的对象头.总共有14053个实例对象,所以共占用14053*17=224848.

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android 使用okhttp可能引发OOM的一个点

这貌似没啥问题呀,能造成OOM? 是的,要看请求类型,如果是一个上传文件的接口呢?如果这个文件比较大呢?...writeTo方法是sink.writeAll(source);而我们传给签名方法时用到的Buffer.readByteArray是将缓冲中的所有内容转成了内存数组, 这意味着文件中的所有内容被转成了内存数组..., 就是在这个时机容易造成OOM!...这确实是以前非常容易忽略的一个点,很少有对请求体作额外处理的操作,而一旦这个操作变成一次性的大内存分配, 非常容易造成OOM. 所以要如何解决呢? 签名方法又是如何处理的呢?...声明在和同一包名package okio;也可以这样使用，如果是其它包名只能先转成byte[]了, ByteString应该不大不然也不能这么搞(没有找到ByteString读取一段数据的方法)：

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不使用默认端口时mongo的几个坑（使用巡风时）

，为了方便后续的开发，需要使用pycharm集成的mongo可视化插件， 这其中我们遇到了一些"不使用默认端口的坑"（大佬一笑而过。。。）...指定使用的端口也没用 ? 2、pycharm的mongo插件无法连接，mechanism尝试default,报错如下， ?...解决： 1、首先搞清 mongo与mongod 要先启动mongod（有d的一般是守护进程，或服务本身），再mongo（连接服务） 2、发现巡风的数据库xunfeng配置时，指定了端口 65521，而不是默认的...27017； 而巡风的配置文件Config.py里会写明，所以用巡风的脚本Run.sh启动时，完全没有问题； ?...成功 这里记着要用使修改后的conf生效（但为啥：每次都要指定，或用配置文件启动 ），这样才会连接成功； 总结： 其实就是数据库的服务启动时的问题， 1、没有启动服务 2、在没有使用默认端口的情况下没有指定使用的端口

2.3K10

Linux 的 OOM 终结者

所有的现代Linux内核中都会有一个内存不足终结者（Out of memory Killer, OOM Killer）的内建机制，在内存过低的情况下，它会杀掉你的进程。...当探测到这一情况时，这个终结者会被激活，然后挑选出一个进程去终结掉。选择目标进程使用的是一套启发式算法，它会计算所有进程的分数，然后选出那个分数最低的进程。...这在现实世界中是有意义的，因为大多数进程其实并不会用到所有分配给它的内存（注：同一时间内不会全用到）。和这个问题最类似的就是运营商了。...内存超量使用的配置允许这个贪心的进程不停地申请内存，最后会触发这个内存不足的终结者，它就是来履行它的使命的。去杀掉了我们的程序，然后在大半夜把我给叫醒。...还有别的一些方法比如OOM killer的调优，或者将负载水平分布到数个小的实例上，又或者减少应用程序的内存占用量。

1.9K60

Android | 关于 OOM 的那些事

最为常见的 OOM 就是内存泄露(大量的对象无法被释放)导致的 OOM，或者说是需要的内存大小大于可分配的内存大小，例如加载一张非常大的图片，就可能出现 OOM。...程序计数器 是一块较小的空间，它的作用可以看做是当前线程锁执行字节码的行号指示器，用于记录线程执行的字节码指令地址，使得线程切换时能够恢复到正确的执行位置。...在分代垃圾回收中，内存被分为不同的年代，每个年代使用不同的垃圾回收算法进行处理，年轻代使用标记复制算法，老年代使用标记清除法，这样可以更好的平衡内存分配效率和垃圾回收效率 ART ART 是在 Android...出现 OOM 是应为 Android 系统对虚拟机的 heap 做了限制，当申请的空间超过这个限制时，就会抛出 OOM，这样做的目的是为了让系统能同时让比较多的进程常驻于内存，这样程序启动时就不用每次都重新加载到内存...使用可查看 Matrix KOOM 上面的两者都只能在线下使用，而 KOOM 可以再线上使用，KOOM 是快手出的一套完整的解决方案，可以实现 Java，native 和 thread 的泄露监控 使用可查看

1.1K20

一次 OOM 的问题

背景： 最近在做服务作业的时候，突然发现机器的 dump 文件在暴增，1小时的执行下来，应用 _dump.log.* 文件达到了惊人的 20 个，其中每个dump 文件都是900mb 的文件，还在不断增多...5.查看dump 文件 在任务执行的时候 dump 还正常，但是在任务结束后，出现了 这么多 dump 文件，明显出现了问题，初步怀疑是 OOM 异常，所以这里我把 某个dump 文件拉下来进行分析。...6.分析 dump 使用 jdk 自带的 jvisualvm 进行分析 ?...这个 List 是返回每个用户的计算结果，成功的提示日志和错误的异常信息。...本来没有什么的，但是因为我们之前的 封测机器多了几台实例，然后我们把这个实例的 -Xmx -Xms 都调整成了 1000m。所以会导致了 OOM。 8.

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排查OOM问题的全面思路

结合前面得到的结论，发生OOM的情况，大部分是定时任务运行触发的，在定时任务拉起处理线程，进行业务处理时，存在大量使用了反射的情况，因此产生了较多的classloader，且这种反射所加载的对象，没办法重用...简单点说，就是在反射处理时，为了优化性能，会使用缓存。...但是这会带来副作用，有可能会导致OOM，原因是：当ClassLoader使用完关闭时，缓存仍然持有Class的强引用，这会导致ClassLoader和它引用的Class等对象不能被回收。...和它引用的Class等对象不能被回收，进一步导致了元数据空间Metaspace被使用完，在总的已使用内存，远小于JVM的总的可用内存的情况下，发生了Metaspace的OOM。...04 在笔者接触过的OOM中，还有一类是堆外内存 OOM，大致的现象是：内存使用率不断上升，甚至开始使用 SWAP 内存，同时可能出现 GC 时间飙升，线程被 Block 等现象，通过 top 命令发现

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JVM的Finalization Delay引起的OOM

这个服务是用Java写的，主要完成的功能是根据特定的指令文件生成mp4文件，用到的java库主要有javacv，这个库底层其实是使用JNI调用操作系统里安装的ffmpeg。...为了确认问题，将服务跑起来，使用jconsole看了下JVM的堆内存使用情况，发现堆内存使用一直都是比较稳定的，但使用top -p ${pid}查看进程占用的内存，发现RES字段的值一直是在增长的，而且增长得很快...new Deallocator(base, size, cap)); att = null; } ... } 可以看到创建DirectByteBuffer对象时实际上使用...当垃圾回收器准备回收一个对象时，如果发现它还有虚引用，就会在回收对象的内存之前，把这个虚引用加入到与之关联的引用队列中。...既然DirectByteBuffer申请的C堆内存释放是自动的，为啥在这个场景里会出现OOM呢？查阅java的bug记录，终于找到原因。

1.4K80

kubernetes中不可见的OOM

最近看了一篇文章：Tracking Down “Invisible” OOM Kills in Kubernetes，其讲述的是由于内存不足导致Pod中的进程被killed，但Pod并没有重启，也没有任何日志或...大意就是只有Pod中的PID 1被OOM kill时才会出现OOMKilled状态，并重启容器，此时我们可以清除地看到OOM信息。...但在出现问题的场景中，被kill的并不是PID 1，这就导致容器或kubernetes无法记录相关信息，且不会重启容器。这种情况下只能通过查看系统日志才能发现相关信息。...文中也提出了一种解决该问题的方式：VPA。...出现"被隐藏的OOM"的原因可能是Pod中单独启动了多个独立的进程(进程间无父子关系)，在我的场景中就是单独启动了一个脚本进程，当内存不足的时候会导致kill脚本进程。

1.2K30

为何大厂的图片不会OOM？

，如果我们应用“毫不吝啬”将这些大图直接加载到内存中，很快内存就会耗尽，最终出现OOM异常，所以图片的处理对于一个稳定、用户体验友好的应用来说非常重要，今天我们就来聊一聊Bitmap，在开发过程中把”图片...quality ：压缩质量，取值0-100，0表示最低画质压缩，100表示最高画质压缩，对于PNG压缩格式来说，该参数可以忽略，对于WEBP格式来说，小于100为有损压缩格式，会对画质产生直接影响， 等于100时候采用的是无损压缩格式...这种情况下通过使用适当的缓存，可以有效地减缓 GC 频率保证图片加载效率，提高界面的响应速度和流畅性。 最常用的缓存方式就是 LruCache，基本使用方式如下： ?...解释说明： 图中 指定 LruCache 的最大空间为 20M，当超过 20M 时，LruCache 会根据内部缓存策略将多余 Bitmap 移除。...图中 sizeOf () 方法指定了插入 Bitmap 时的大小，当我们向 LruCache 中插入数据时，LruCache 并不知道每一个对象会占用大多内存，因此需要我们手动指定，并且根据缓存数据的类型不同也会有不同的计算方式

1.1K20
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