現在、GANを使おうとしています。そこでデータセットのcsv(50000*300ほど)を読み込んだところメモリエラーとなりました。しかし、手違いで本来のcsvを転置したもの(300*50000)を読み込んだところ、メモリエラーとならずに生成が開始されました。同じ要領のデータを読み込むことができているのでPCのメモリ自体は足りていると思うのですが、原因として考えられることを教えていただきたいです。
読み込み方法はlist,pandas,numpyを試しましたが全て同様にメモリエラーが出ました。
また、GeneratorをGPUへ転送する際(学習前)にメモリエラーとなっているためバッチサイズは関係ないと思われます。
コードは以下を大元としています。
https://github.com/pytorch/examples/tree/master/dcgan
これにデータセットクラスを加え、上記のようなcsv読み込みをしています。
generatorはソースコードの畳み込み部を全て線形結合にしています。また、入出力は全て列数(50000ほど)としています。
Linear(_len,_len)
ReLU()
Dropout()
……
といった流れです。
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Matsui_hero
2020/03/17 19:40
なんとなくですが、Generator内のデータポイントを定義に不具合があるような気がします。
なので、Generatorを定義しているところや、その周辺のソースコードを載せたほうがよい回答が得られると思います。
Parco1021
2020/03/17 20:18
手元に今コードがないので概要を追記させていただきました。ありがとうございます。
次元数が変わることでGeneratorにおいてメモリエラーとなることはなり得るのでしょうか。