jupyter lab で「The kernel for ((path)) appears to have died. It will restart automatically.」のエラー

前提

jupyetr lab で機械学習を行っていたところ，学習データとテストデータの生成までは行えたのですが，いざ学習器にかけてみると以下のような表示が出てカーネルが再起動されてしまい，実行できません.

発生している問題・エラーメッセージ

Kernel Restarting
The kernel for ((path)) appears to have died. It will restart automatically.

おそらく，処理をするデータの量が多すぎてメモリ数が足りなくなりエラーが出てしまっていることは理解できています.

試したこと

タスクマネージャーを見ると，プログラム実行前のメモリ量は5.3GB，実行すると10GB使用中の時（4.7GBだけ使用中）にカーネルが再起動されてしまいます.
16GBのPCを使用して実行しているため，全てのメモリを使用しているわけではないのにこのようなことが起きるのがちょっと不思議です.

実際に機械学習で用いる訓練データは以下のshapeの画像データです.
(128px × 128px)の白黒画像のペア画像が672枚です.

(2, 672, 128, 128, 1)

テストデータはそれらに対応する，ラベル付けされた以下のshapeのデータです.

(672,)

もし仮に，記憶する変数の量が多すぎてカーネルが停止してしまっているのならば，その解決方法やメモリを増やす方法などがございましたら教えたいただきたいです.

numpyの再インストールも試しましたが何も変わらず，原因がわかりません.
どのように対処したらよいのかご教授いただければ幸いです.
よろしくお願いします.

補足情報（FW/ツールのバージョンなど）

Windows10
conda 4.12.0
Python 3.9.12
jupyter lab

デバイスの使用

プロセッサ 12th Gen Intel(R) Core(TM) i7-12700 2.10 GHz
実装 RAM 16.0 GB (15.8 GB 使用可能)
システムの種類 64 ビットオペレーティングシステム、x64 ベースプロセッサ
ペンとタッチこのディスプレイでは、ペン入力とタッチ入力は利用できません

jbpb0

2022/05/25 21:33

「memory_profiler」でメモリー使用量を詳しく調べることができます https://pyteyon.hatenablog.com/entry/2020/04/29/150000 https://blog.amedama.jp/entry/2018/02/04/001950 https://qiita.com/aratana_tamutomo/items/aa3b723a3dd7a44e45d6 ただし、途中で落ちる場合は、落ちる直前の状態は表示されないかもしれませんもし、画像枚数を減らしたら落ちなくなるなら、落ちないギリギリの枚数でメモリー使用量を調べると、何か分かるかも