python - Keras Learning 不会开始训练

Question

我正在尝试训练一个模型来识别不同的云类型并选择这些云所在的区域。为此，我将图像文件（350*550，灰度）发送到模型，该模型输出要选择的像素（350*550）。我在下面附上了我的代码的链接。这是与 Kaggle ( https://www.kaggle.com/c/understanding_cloud_organization/data ) 竞争的一部分，我不是在找人来重写我的整个代码。

在尝试训练我的数据时，会加载数据，然后将其发送到模型以进行拟合。然后我从 tensorflows bfc 分配中得到一堆行，几分钟后退出，没有明显错误（至少对我来说）。我真的不知道该怎么办。

代码：https ://github.com/abritton99999999/KaggleCode 控制台输出现在也发布在 github 上！

一些错误代码

更多错误

标签： pythontensorflowkeras

Answer 1

您正在尝试创建一个非常大的张量（50000x192500 浮点数）并且超出了内存限制。这里有一些解决方法的建议 Tensorflow Error: "Cannot parse tensor from proto"

本质上，您将无法创建这样的网络

model.add(Dense(100000, input_shape=(192500,), activation="sigmoid"))
model.add(Dense(50000, activation="sigmoid"))
model.add(Dense(192500, activation="softmax"))

相反，您需要使用卷积层