Google Colabで実行すると必ずクラッシュする

Question

実現したいこと

初心者です。
下記に記載のある機械学習の画像分類を実行したいと思っています。
https://sasuwo.org/image-classification/

前提

こちらを実行すると必ずクラッシュします。
ハードウェア アクセラレータもGPUにしていて、GPUタイプはT4にしています。

#学習データで学習
model.fit(X_train, Y_train, epochs=20, batch_size=16)

#テストデータで精度確認
score = model.evaluate(X_test, Y_test, batch_size=16)

発生している問題・エラーメッセージ

特になし。クラッシュしてしまう

該当のソースコード

import os
import cv2
import numpy as np
import glob as glob
from sklearn.model_selection import train_test_split
from keras.utils import np_utils


#フォルダをクラス名にする
path = "img/deep_learning"
folders = os.listdir(path)

#フォルダ名を抽出
classes = [f for f in folders if os.path.isdir(os.path.join(path, f))]
n_classes = len(classes)


#画像とラベルの格納
X = []
Y = []


#画像を読み込みリサイズする
for label,class_name in enumerate(classes):
  files = glob.glob(path + "/" +  class_name + "/*.jpg")
  for file in files:
    img = cv2.imread(file)
    img = cv2.resize(img,dsize=(224,224))
    X.append(img)
    Y.append(label)

#精度を上げるために正規化
X = np.array(X)
X = X.astype('float32')
X /= 255.0

#ラベルの変換

Y = np.array(Y)
Y = np_utils.to_categorical(Y,n_classes)
Y[:5]

#学習データとテストデータに分ける(テストデータ2割、学習データ8割)
X_train,X_test,Y_train,Y_test = train_test_split(X,Y,test_size=0.2)
#学習データ(8割)
print(X_train.shape)
#テストデータ(2割)
print(X_test.shape)
#学習データ(8割)
print(Y_train.shape)
#テストデータ(2割)
print(Y_test.shape)

from keras.applications.vgg16 import VGG16
from keras.models import Sequential
from keras.models import model_from_json
from keras.models import Model
from keras.layers import Input, Activation, Dense, Flatten, Dropout
from tensorflow.keras.optimizers import Adam

#vgg16
input_tensor = Input(shape=(224,224,3))
#最後の1000の層を省く
base_model = VGG16(weights='imagenet', input_tensor=input_tensor,include_top=False)


#後付けで入れたい層の作成
top_model = Sequential()
top_model.add(Flatten(input_shape=base_model.output_shape[1:]))
top_model.add(Dense(n_classes, activation='softmax'))


#結合
model = Model(inputs=base_model.input, outputs=top_model(base_model.output))


#学習させない層
for layer in model.layers[:15]:
  layer.trainable = False

print('# layers=', len(model.layers))

model.compile(loss='categorical_crossentropy',optimizer='adam',metrics=['accuracy'])

model.summary()

#学習データで学習
model.fit(X_train, Y_train, epochs=20, batch_size=16)

#テストデータで精度確認
score = model.evaluate(X_test, Y_test, batch_size=16)

試したこと

printを表示させなければ、変わるのかと思いましたが、変わりませんでした。

補足情報（FW/ツールのバージョンなど）

ここにより詳細な情報を記載してください。

Comments

[meg_]

> Google Colabで実行すると必ずクラッシュする
ローカルPCではクラッシュしない、ということで良いでしょうか？

[aikdk0154]

ローカルPCで実施というのがどう実施したらいいかわからず。。
実施しているのはGoogle Colabのみです。

[melian]

読み込んでいる画像ファイルが多すぎてメモリ不足になっているのかもしれませんね。

[aikdk0154]

ありがとうございます。
合計で310枚なので、それほど多くないような気もするのですが、、
少し減らして試してみます。

[aikdk0154]

合計を200枚、100枚、50枚と減らしてみたところ、50枚にしたら、無事成功しました。
ありがとうございました。

Answer 1

読み込む画像の合計枚数を200枚、100枚、50枚と減らしてみたところ、50枚にしたら、無事成功しました。