基於tensorflow訓練模型的顯存不足解決辦法
()config.gpu_options.per_process_gpu_memory_fraction = 0.5 # 程序最多只能占用指定gpu50%的顯存config.gpu ...
原文：深入理解卷積與模型大小問題，解決顯存不足
深入理解卷積與模型大小問題，解決顯存不足 在訓練自己的模型時常常出現顯存不足等問題，這個時候我們常用的方法就是調參。一般常用的方法有以下幾點： 模型壓縮網絡參數調整，比如減小訓練圖像大小，降低FC output個數，使用小的conv kernel size等。深度學習框架調整減層但是對於既定網絡，我們減小訓練圖像大小或者改變batchsize大小都會影響模型的性能，這點在目標檢測和語義分割中反應比 ...
2020-01-05 20:12 0 1207 推薦指數：
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