本文介绍了在Docker容器中运行深度学习程序时遇到的内存溢出问题，通过调整worknum和batchsize来减小内存占用，确保程序流畅运行。
docker中运行deep learning程序，pdf.set_trace()后打字卡顿，无法输入想输入的命令
原因：docker的共享内存满了
方法：减小work num，batch size等，减小内存占用
扫一扫
评论
被折叠的 条评论
为什么被折叠?
到【灌水乐园】发言
查看更多评论
添加红包
docker中运行deep learning程序，pdf.set_trace()后打字卡顿，无法输入想输入的命令
原因：docker的共享内存满了
方法：减小work num，batch size等，减小内存占用
被折叠的 条评论
为什么被折叠?
到【灌水乐园】发言
