tensorflow 运行时自动 killed

最新推荐文章于 2023-08-05 15:49:23 发布

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在使用TensorFlow训练大规模卷积神经网络时，遇到自动killed错误。通过调整卷积核大小并优化资源分配，成功解决了内存溢出问题。

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错误笔记：tensorflow 执行神经网络，自动killed

错误描述，使用tensorflow实战卷积神经网络，对自己的数据集进行训练，数据集大小为 1281281，参照AlexNet网络结构，有5个conv，3个pool，2个fc和一个out。一开始我权重配置如下：

层次	卷积核
conv1	(5,5,1,32)
conv2	(3,3,32,64)
conv3	(3,3,64,128)
conv4	(3,3,128,256)
conv5	(3,3,256,256)
…	…

这样的设置，出现自动 killed 的错误

问题查找：打开终端，输入top命令，查看系统运行情况，发现 系统内存 在运行之后，陡增，然后就被 killed 了

解决办法：选择较小的卷积核，或者更换性能更好的电脑

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