TensorFlowオブジェクト検出でメモリとCPUの使用量が制限されています

Question

私はテンソルのペットの例をチュートリアルから実行できます。私は最も遅いモデルを使用することに決めました（自分のデータ用に使用したいからです）。しかし、私がトレーニングを開始すると、ちょっと走った後に怪我をする。それは私のすべてのCPU（4）と私のすべてのメモリ8GBを使用しました。とにかく、CPUの数を2に制限し、使用されるメモリの量を制限できることを知っていますか？バッチサイズを減らしたら？私のバッチサイズは、私はサイズ変更を減らすことによって実行するために管理し、既に1

です：

image_resizer { keep_aspect_ratio_resizer { min_dimension：300 max_dimension：612 }事前に

感謝。

Answer 1

メモリ使用量を減らすもう1つのアイデアは、入力データのキューサイズを減らすことです。具体的には、object_detection/protos/train.protoファイルには、batch_queue_capacityとprefetch_queue_capacityのエントリが表示されます。これらのフィールドを設定ファイルに明示的に設定することを検討してください。