如何解决当我尝试训练时,Keras CNN模型引发内存问题
我是CNN的新手,我正在此dataset上使用Keras制作基本的猫对狗CNN模型,该模型包含12500张猫狗图像,每张图像总共25000张。 我当前处理数据的方法如下:
将所有图像转换为128x128大小->将它们转换为numpy数组->将所有图像转换为黑白图像->将它们除以255以进行归一化->使用数据增强->使用以下方法训练CNN他们
(如果我们使用彩色图像,则会出现内存问题)
这是我要训练的模特:
model = Sequential()
model.add(Conv2D(filters = 64,kernel_size = (5,5),padding = 'Same',activation ='relu',input_shape = (128,128,1)))
model.add(Conv2D(filters = 64,activation ='relu'))
model.add(MaxPool2D(pool_size=(2,2)))
model.add(Dropout(0.25))
model.add(Conv2D(filters = 128,kernel_size = (3,3),activation ='relu'))
model.add(Conv2D(filters = 128,2),strides=(2,2)))
model.add(Dropout(0.25))
model.add(Conv2D(filters = 32,kernel_size = (2,activation ='relu'))
model.add(Conv2D(filters = 32,2)))
model.add(Dropout(0.25))
model.add(Flatten())
model.add(Dense(512,activation = "relu"))
model.add(Dropout(0.5))
model.add(Dense(1,activation = "sigmoid"))
optimizer = RMSprop(lr=0.001,rho=0.9,epsilon=1e-08,decay=0.0)
model.compile(optimizer = optimizer,loss = "binary_crossentropy",metrics=["accuracy"])
learning_rate_reduction = ReduceLROnPlateau(monitor='val_acc',patience=3,verbose=1,factor=0.5,min_lr=0.00001)
但是,每当我尝试开始训练时,即call model.fit_generator
,它都会打印Epoch(1/30),然后抛出此错误:
ResourceExhaustedError: 2 root error(s) found.
(0) Resource exhausted: OOM when allocating tensor with shape[86,64,64] and type float on /job:localhost/replica:0/task:0/device:GPU:0 by allocator GPU_0_bfc
[[{{node conv2d_4/convolution}}]]
Hint: If you want to see a list of allocated tensors when OOM happens,add report_tensor_allocations_upon_oom to RunOptions for current allocation info.
[[metrics/accuracy/Identity/_117]]
Hint: If you want to see a list of allocated tensors when OOM happens,add report_tensor_allocations_upon_oom to RunOptions for current allocation info.
(1) Resource exhausted: OOM when allocating tensor with shape[86,add report_tensor_allocations_upon_oom to RunOptions for current allocation info.
0 successful operations.
0 derived errors ignored.
并停止训练。
我知道它与我的PC内存有关,因为我正在尝试在本地Windows系统上对其进行培训。 我的问题是,我应该怎么做才能解决这个问题。
我无法进一步降低图像质量,我很想使用黑白图像以减少内存消耗。
我的系统的内存: 8GB RAM, 2GB Nvidia GeForce 940MX显卡
如果有人需要完整的代码,这是我完整的python笔记本link。
此外,当我执行from keras.models import Sequential
FutureWarning: Passing (type,1) or '1type' as a synonym of type is deprecated; in a future version of numpy,it will be understood as (type,(1,)) / '(1,)type'.
_np_qint8 = np.dtype([("qint8",np.int8,1)])
解决方法
您正在将整个数据集加载到主存储器中。如果您的数据集很大,则不建议这样做,因为您几乎总是会用光内存。
对此的一种解决方案是使用TensorFlow的flow_from_directory
方法,该方法允许您在需要批次时加载批次,而不是将整个数据集保存在内存中。
代码:
train_datagen = ImageDataGenerator(
rescale=1./255,shear_range=0.2,zoom_range=0.2,horizontal_flip=True)
test_datagen = ImageDataGenerator(rescale=1./255)
train_generator = train_datagen.flow_from_directory(
'data/train',target_size=(150,150),batch_size=32,class_mode='binary')
validation_generator = test_datagen.flow_from_directory(
'data/validation',class_mode='binary')
model.fit(
train_generator,steps_per_epoch=2000,epochs=50,validation_data=validation_generator,validation_steps=800)
您的代码将如下所示。
借助此功能,您可以进行图像增强以及加载数据而无需将其存储在主存储器中。
有关图像增强选项,请参见this。
有关flow_from_directory选项,请参见this。
在这里,标签是从目录名称中推断出来的。 您的目录结构应如下所示。
train
- cat
- img1
- imgn
- dog
- img1
- imgn
This是使用上述方法的完整的端到端示例的链接。
注意:您的steps_per_epoch = total_samples / batch_size
如果仍然出现OOM错误。
- 尝试减小批量大小
- 尝试缩小图像尺寸
- 尝试减少图像通道,即(RGB->灰度)
- 尝试减小模型尺寸。