遇到在提取Keras框架中间层的时候报错OOM。。。

本文介绍了解决中间层提取过程中因输入数据过大导致内存溢出的问题。通过调整预测函数中的step参数为None,成功避免了计算量超出内存容量的情况。

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中间层提取报错张量太大,计算量超过内存容量,发生内存溢出错误,

layer_name = 'layer_6'
ex_model = Model(inputs=model.input,
                 outputs=model.get_layer(layer_name).output)
_output_train = ex_model.predict(x_train_new, step=1)
_output_test = ex_model.predict(x_test_new, step=1)
np.save('./_train.npy', _output_train)
np.save('./_test.npy', _output_test)

如果是按上面这么写,那么在你数据量很大的时候,这里特指的是最开始的输入很大,比如说10000或者5000等,就很容易报错,这时候,需要将step设置为None。

问题解决。

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