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計算途中(実行中)にKernel died , restarting というメッセージが表示されてしまいます。

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ozawa

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前提・実現したいこと

Python 3.5.2で、ある大量計算を行ったところ、計算途中に下記のメッセージが大量(6回くらい?)に出て、Variable explorerがリセットされました。
これは計算が重すぎて起きているのでしょうか。
それとも他のどこかに問題がある可能性はあるのでしょうか。

使用しているパソコンのスペックは下記のとおりです。
プロセッサ:2.5 GHz Intel Core i5
メモリ:8 GB 1600 MHz DDR3
起動ディスク:Macintosh HD
グラフィックス:Intel HD Graphics 4000 1536 MB

計算しようとしている内容は補足に書きました。
回答よろしくお願い致します。

発生している問題・エラーメッセージ

Kernel died, restarting

該当のソースコード

model = chainer.FunctionSet(conv1=F.Convolution2D(4, 1, (101,150)),   # 入力4枚、出力1枚、フィルタサイズ101*150ピクセル
                            conv2=F.Convolution2D(1, 1, (101,150)),  # 入力1枚、出力1枚、フィルタサイズ101*150ピクセル
                            conv3=F.Convolution2D(1, 1, (21,30)),   # 入力1枚、出力1枚、フィルタサイズ21*30ピクセル
                            conv4=F.Convolution2D(1, 1, (5,8)),  # 入力1枚、出力1枚、フィルタサイズ5*8ピクセル
                            l1=F.Linear(55, 3),             # 入力55ユニット、出力3ユニット
                           l2=F.Linear(3, 3))              # 入力3ユニット、出力3ユニット

def forward(x_data, y_data, train=True):
    x, t = chainer.Variable(x_data), chainer.Variable(y_data)
    h = F.max_pooling_2d(F.relu(model.conv1(x)), 2)
    h = F.max_pooling_2d(F.relu(model.conv2(h)), 2)
    h = F.max_pooling_2d(F.relu(model.conv3(h)), 2)
    h = F.max_pooling_2d(F.relu(model.conv4(h)), 2)
    h = F.dropout(F.relu(model.l1(h)), train=train)
    y = model.l2(h)
    if train:
        return F.softmax_cross_entropy(y, t)
    else:
        return F.accuracy(y, t)

optimizer = optimizers.Adam()
optimizer.setup(model)

#%%
# 訓練ループ
start_time = time.clock()
#for epoch in range(1, n_epoch + 1):
#    print ("epoch: %d" % epoch)

#    perm = np.random.permutation(N)
for i in range(1):
        x = np.asarray(X_train)
        yv = np.asarray(y_train)
        optimizer.zero_grads()
        loss = forward(x, yv)
        loss.backward()
        optimizer.update()
xt = Variable(X_test, volatile='on')
yy = model.fwd(xt)

ans = yy.data
nrow, ncol = ans.shape
ok = 0
for i in range(nrow):
    cls = np.argmax(ans[i,:])
    print (ans[i,:], cls)            
    if cls == y_test[i]:
        ok += 1

print (ok, "/", nrow, " = ", (ok * 1.0)/nrow)        

end_time = time.clock()
print( end_time - start_time)

試したこと

似たような計算式(ソースコードも)で、計算量を少なくしたら実行することができました。

補足情報(言語/FW/ツール等のバージョンなど)

より詳細な情報
Chainerを使って、畳み込みニューラルネットワークの実装(画像認識)を行おうと思っています。
自分で集めた795×492ピクセルの画像データを使って、畳み込みニューラルネットワークによる画像認識を行おうと思ったのですが、実行すると計算中に上記のメッセージが出てVariable explorerがリセットされます。

Mnistと呼ばれるデータセットを使って、手書き文字認識の畳み込みニューラルネットワークによる実装はできました。

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