faster_rcnnとrfcnモデルのトレーニングに必要なメモリ量

Question

私は、いくつかのトレーニングステップを経て、より高速なRCInとrfcnベースのモデルを使用して、GoogleのObject Detection APIを使用してトレーニングを行ってきました。メモリの問題であると仮定します。上記のモデルでトレーニングを始める前に、どのくらいの量の空きRAMがあると思われますか？

InvalidArgumentError（トレースバックするための上記参照）：ここ

はログエラーの一部であり、アサーションは失敗しました：[1.0111111] [[ノード：損失/ ToAbsoluteCoordinates /アサート：[最大ボックス座標値1.010000よりも大きくされています] （損失/ ToAbsoluteCoordinates/Assert/AssertGuard/Assert/AssertGuard/Assert = Assert [T = [DT_STRING、DT_FLOAT]、summarize = 3、_device = "/ job：localhost/replica：0/task：0/cpu：0"]/Switch/_1307、Loss/ToAbsoluteCoordinates/Assert/AssertGuard/Assert/data_0、Loss/ToAbsoluteCoordinates/Assert/AssertGuard/Assert/Switch_1/_1309）]]

Answer 1

この問題はOOMエラーではありません。あなたのバウンディングボックスに何か間違っているはずです。あなたのxmaxまたはymaxの値が幅と高さの値よりも大きいかどうかチェックしてください。十分なメモリがこのように見えないはずです。 enter image description here