質問編集履歴
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質問の具体化
title
CHANGED
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File without changes
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body
CHANGED
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@@ -7,6 +7,11 @@
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7
7
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使用可能な RAM をすべて使用した後で、セッションがクラッシュしました。
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8
8
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```
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9
9
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+
### クラッシュが起こったことに対しての質問・気になった点
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+
0. メモリーを開放？する方法、またはメモリの使用量を抑える方法
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+
1. そもそもクラッシュした理由として、何故こんなにメモリを使っているのか
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+
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+
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### 該当のソースコード
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```Python
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# 数字画像の読み込みとリサイズ
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3
修正
title
CHANGED
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File without changes
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body
CHANGED
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File without changes
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2
修正
title
CHANGED
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File without changes
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body
CHANGED
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@@ -66,10 +66,13 @@
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66
66
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'Epoch_50',
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67
67
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'Epoch_100']
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68
68
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69
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+
#問題のfor文
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69
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for history in histories:
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+
#途中経過を確認するための出力
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+
print('Running {}'.format(history))
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70
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71
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-
print('Running {}'.format(history))
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72
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result = []
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75
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+
#正答率を計算する用
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count = 0
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for x in range(10):
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75
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input = img_resize_list[x].reshape((1,784))
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@@ -92,12 +95,13 @@
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92
95
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#pandas使って表として出そうとしてます
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93
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df = pd.DataFrame(result_list, index = histories, columns = label)
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94
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df['Accuracy'] = result_acc
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-
fig2, axes2 = plt.subplots(
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+
fig2, axes2 = plt.subplots()
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axes2.axis('off')
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tbl = axes2.table(cellText = df.values,
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98
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colLabels=df.columns,
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99
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rowLabels=df.index)
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100
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+
#表を画像として保存
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plt.savefig('Accuracy.png')
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102
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plt.show()
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103
107
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```
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1
誤字の訂正
title
CHANGED
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File without changes
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body
CHANGED
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@@ -1,7 +1,8 @@
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1
1
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### MNISTデータセットで訓練したモデルたちを自前の手書き画像で検証したい。
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2
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3
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### 発生している問題・エラーメッセージ
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-
パラメーターを少しいじった18通りの訓練させたモデルをhdf5ファイルとして保存して、for文を使って自作で用意した手書き数字画像を使って検証しようとしたら、メモリリークしてしま
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4
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+
パラメーターを少しいじった18通りの訓練させたモデルをhdf5ファイルとして保存して、for文を使って自作で用意した手書き数字画像を使って検証しようとしたら、メモリリークしてしまいます。
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5
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+
for文を使わずに、１つずつやればメモリリークすることはないのですが、せっかくなので解決策を探そうとしたのですが、太刀打ちできませんでした....
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```
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7
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使用可能な RAM をすべて使用した後で、セッションがクラッシュしました。
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8
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```
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@@ -31,8 +32,9 @@
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32
33
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plt.savefig('Numbers.png')
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```
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-
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35
35
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+
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+
上記の画像を用いて検証します
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```Python
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import cv2
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@@ -87,7 +89,7 @@
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87
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result_list.append(result)
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88
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result_acc.append(count/10)
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90
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-
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+
#pandas使って表として出そうとしてます
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df = pd.DataFrame(result_list, index = histories, columns = label)
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92
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df['Accuracy'] = result_acc
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93
95
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fig2, axes2 = plt.subplots(figsize=())
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@@ -100,10 +102,7 @@
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100
102
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plt.show()
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```
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102
104
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103
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-
### 試したこと
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-
ここに問題に対して試したことを記載してください。
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-
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### 補足情報（FW/ツールのバージョンなど）
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107
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-
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+
google colab(RAM:25.51GB)
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