python - Keras 给出内存分配错误并且运行速度极慢

问题描述

我正在使用卷积神经网络进行字符识别。我有 9 层模型和 19990 个训练数据和 4470 个测试数据。但是当我使用带有 Tensorflow 后端的 keras 时。当我尝试训练模型时，它运行得非常慢，比如每分钟 100-200 个样本。我尝试在展平后添加批量规范化层，使用正则化，添加丢失层，使用 fit_generator 从磁盘批量加载数据，以便使用不同的批量大小保持 ram 空闲（性能更差），但没有任何效果。因此，我尝试将网络大小减少到 4 层，并在初始层中添加更多通道以增加并行计算，但现在我开始遇到内存分配错误。它说某些地址的分配超过 10% 并且我的整个系统都冻结了。我每次都必须重新启动笔记本电脑。我尝试回到具有 9 层的早期版本，但这现在也给了我同样的错误，即使它更早地工作（没有真正工作，但至少开始训练）。那么，这个问题的解决方案是什么？是硬件功能较差还是其他问题？我有 8gb ram 和 2gb gpu，但我不使用 gpu 进行培训。我有英特尔 i5 7gen 处理器。

我的型号代码：

model = Sequential()

#First conv layer
model.add(Conv2D(512,(3,3),padding="same",kernel_initializer="glorot_normal",data_format="channels_last",input_shape=(278,278,1),kernel_regularizer=l1(0.04),activity_regularizer=l2(0.05)))
model.add(LeakyReLU())
model.add(MaxPool2D(pool_size=(2,2),padding="same",data_format="channels_last"))
model.add(Dropout(0.2))

#Second conv layer
model.add(Conv2D(256,(4,4),padding="same",kernel_initializer="glorot_normal",data_format="channels_last",kernel_regularizer=l1(0.02),activity_regularizer=l1(0.04)))
model.add(LeakyReLU())
model.add(MaxPool2D(pool_size=(2,2),strides=2,padding="same",data_format="channels_last"))
model.add(Dropout(0.2))


#Third conv layer
model.add(Conv2D(64,(3,3),padding="same",kernel_initializer="glorot_normal",data_format="channels_last",bias_regularizer=l1_l2(l1=0.02,l2=0.02),activity_regularizer=l2(0.04)))
model.add(LeakyReLU())
model.add(MaxPool2D(pool_size=(2,2),padding="same",data_format="channels_last"))


#Fourth conv layer
model.add(Conv2D(512,(3,3),padding="same",kernel_initializer="glorot_normal",data_format="channels_last",kernel_regularizer=l2(0.04),bias_regularizer=l1(0.02),activity_regularizer=l1_l2(l1=0.04,l2=0.04)))
model.add(LeakyReLU())
model.add(MaxPool2D(pool_size=(2,2),padding="same",data_format="channels_last"))
model.add(Dropout(0.1))


#Fifth conv layer
#model.add(Conv2D(64,(3,3),padding="same",kernel_initializer="glorot_normal",data_format="channels_last"))
# model.add(LeakyReLU())
# model.add(MaxPool2D(pool_size=(2,2),strides=2,padding="same",data_format="channels_last"))

#Sixth conv layer
#model.add(Conv2D(256,(3,3),padding="same",kernel_initializer="glorot_normal",data_format="channels_last"))
#model.add(LeakyReLU())
#model.add(MaxPool2D(pool_size=(2,2),strides=2,padding="same",data_format="channels_last"))
#model.add(Dropout(0.2))


#Seventh conv layer
#model.add(Conv2D(64,(1,1),padding="same",kernel_initializer="glorot_normal",data_format="channels_last"))
 #model.add(LeakyReLU())
 #model.add(Dropout(0.1))


#Eighth conv layer
#model.add(Conv2D(1024,(3,3),padding="same",kernel_initializer="glorot_normal",data_format="channels_last"))
#model.add(LeakyReLU())
#model.add(MaxPool2D(pool_size=(2,2),strides=2,padding="same",data_format="channels_last"))

#Ninth conv layer
#model.add(Conv2D(425,(1,1),padding="same",kernel_initializer="glorot_normal",data_format="channels_last"))
#model.add(LeakyReLU())
# model.add(MaxPool2D(pool_size=(2,2),strides=2,padding="same",data_format="channels_last"))


#Flatten
model.add(Flatten())

#Batch normalization
model.add(BatchNormalization(axis=1))

#Fullyconnected
model.add(Dense(27,activation="softmax"))



#Compile model
adm = Adam(lr=0.2,decay=0.0002)
model.compile(optimizer=adm,loss="categorical_crossentropy",metrics=['accuracy'])
#train_generator = Generator("dataset.h5",batch_size)
#test_generator = Generator("test_dataset.h5",batch_size)
history = model.fit_generator(generator = train_generator,epochs = epochs,steps_per_epoch=19990/batch_size,validation_data=test_generator,validation_steps=4470/batch_size)

我的数据加载方法：

def Generator(hdf5_file,batch_size):
X = HDF5Matrix(hdf5_file,"/Data/X")
Y = HDF5Matrix(hdf5_file,"/Data/Y")

size = X.end
idx = 0

while True:
    last_batch = idx+batch_size >size
    end = idx + batch_size if not last_batch else size
    yield X[idx:end],Y[idx:end]
    idx = end if not last_batch else 0

标签： pythonkerasdeep-learningconv-neural-network

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