kaggle运行GAN报错Your notebook tried to allocate more memory than is available. it has restarted.

Question

kaggle运行GAN时报错Your notebook tried to allocate more memory than is available. it has restarted.

Answer 1

让阿豪来帮你解答，本回答参考chatgpt3.5编写提供，如果还有疑问可以评论或留言

问题简述： 在kaggle上运行GAN时，报错提示：Your notebook tried to allocate more memory than is available. it has restarted. 该错误提示是系统默认内存不够用，导致运行失败。 解决方案： 下面提供两种解决方案。 方案一：简单调整代码 一些GAN算法本身需要大量的内存，如果Kaggle Notebook的内存无法满足需求，我们可以检查代码是否存在一些可能导致内存消耗大的部分。 一些可能导致内存占用过多的原因可能包括：批量大小过大、输入数据过大、模型层数过多等等。 以下是一些调整代码的例子：

1. 减少批量大小 GAN算法中训练时需要输入实例，一般是指一组真实的数据和一组与真实数据具有相似特征的、但由GAN生成的数据。这些数据一般是个batch的形式。 如果一次输入的batch太大，那么就会导致内存占用过多。所以，我们可以试着减小batch的大小。将batch_size参数设置得更小是一种简单的尝试。

# 将batch_size从128降至64
batch_size = 64

1. 减小模型层数 GAN模型所需的计算资源通常相对较大，尤其是在图像领域中，不仅判别器和生成器通常都很深，而且图像也很大。如果模型较大，可以考虑缩小模型的规模。

# 减小生成器和判别器的规模
model = Sequential()
model.add(Dense(128, input_dim=100, kernel_initializer='he_uniform'))
model.add(LeakyReLU(alpha=0.2))
...
model.add(Dense(1, activation='sigmoid'))
# 可以修改为
model = Sequential()
model.add(Dense(64, input_dim=100, kernel_initializer='he_uniform'))
model.add(LeakyReLU(alpha=0.2))
...
model.add(Dense(1, activation='sigmoid'))

方案二：调整内存限制 如果上述方法无法处理，我们可以考虑增加Kaggle的Memory限制。 我们可以使用下面的代码来查看当前Kaggle Notebook的内存限制：

import os
print(f"{round(os.sysconf('SC_PAGE_SIZE') * os.sysconf('SC_PHYS_PAGES') / (1024. ** 3)):1} GB")

输出的是Notebook当前可用的内存大小。 我们可以通过在Notebook中执行以下命令来修改内存限制：

# 以 16GB 内存来调整
# 但是需要清空所有缓存数据
# 请考虑清空缓存来释放内存
!jupyter notebook --NotebookApp.iopub_data_rate_limit=1.0e10 --NotebookApp.max_buffer_size=10000000000 --NotebookApp.mem_limit=16g

像这样修改内存大小，需要重启Notebook，以便使其生效。 最后，需要注意的是，内存更大并不一定总是能解决所有问题。即使是更大的内存限制下，依然需要注意代码的优化，避免出现过量占用内存的情况。