実行中のテキスト分類 - GPNのCNN

Question

このgithubのリンクに基づいて、https://github.com/dennybritz/cnn-text-classification-tfに、私のデータセットをGPUのUbuntu-16.04で分類したいと思います。 GPU上で実行されているため、私はこれにtext_cnn.pyにライン23を変更してきた：tf.deviceで（ '/GPU：0'）、tf.name_scope（ "埋め込む"）：

鉄道相のための私の最初のデータセットは9000の文書を持っており、それの大きさは約120Mと 秒1の列車のためには、1300の文書を持っているし、それの大きさはおよそ1Mです。

私のTitan XサーバーでGPUを実行した後、エラーが発生しました。

私を導いてください、どのように私はこの問題を解決することができますか？おかげさまで

Answer 1

メモリ不足エラーが発生しているので、最初に試してみると、バッチサイズが小さい（ ）（デフォルトは64）。メモリのほとんどは埋め込みパラメータと畳み込みパラメータを保持するために使用され

./train.py --batch_size 32

Answer 2

：私は開始します。私は減らすことをお勧め：

• EMBEDDING_DIM
• NUM_FILTERS
• BATCH_SIZE

は、それが動作するかどうか、彼らは一度に2倍増加し、embedding_dim = 16、BATCH_SIZE = 16とnum_filters = 32を試してみてください。

テンソルフローを実行するためにdocker仮想マシンを使用している場合、マシンに16Gのメモリがあるにもかかわらず、デフォルトで1Gのメモリしか使用できない場合があります。詳細はhereを参照してください。