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Python 3はPythonプログラミング言語の最新バージョンであり、2008年12月3日にリリースされました。

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機械学習は、データからパターンを自動的に発見し、そこから知能的な判断を下すためのコンピューターアルゴリズムを指します。人工知能における課題のひとつです。

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KerasがGPUメモリを食いつぶしてしまう

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投稿2020/11/19 07:35

Tensorflow-gpu(ver2.1)とKeras-gpu(ver2.3.1)を用いてJyupter notebook上で画像分類学習をしているのですが、学習結果を用いて分類させている際に数回分類させた後、

ResourceExhaustedError: OOM when allocating tensor with shape[712320,128] and type float on /job:localhost/replica:0/task:0/device:GPU:0 by allocator GPU_0_bfc [Op:Add] name: dense_1_15/random_uniform/

とエラーが出てプログラムが止まってしまいます。

タスクマネージャーを監視していると、学習結果を用いる際にGPUメモリを0.3GBから7.0GBまで確保しており、KerasがGPUメモリを食いつぶした結果プログラムが停止するのかなと考えています。

対策法を調べてみると、

python

physical_devices = tf.config.list_physical_devices('GPU') if len(physical_devices) > 0: for device in physical_devices: tf.config.experimental.set_memory_growth(device, True) print('{} memory growth: {}'.format(device, tf.config.experimental.get_memory_growth(device))) else: print("Not enough GPU hardware devices available")

こちらでGPUメモリの利用を制限できるそうなのですが、これをコードの先頭付近にいれて実行しても変わらず7.0GBまで確保してしまい、結局エラーがでます。

どなたか解決策をご存知でしょうか?
よろしくお願いいたします。

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