opennn 训练模型时内存不足

Question

OPENNN下我跑DEMO(150个数据，每个数据4个输入，6个隐层，1个输出)的时候训练占用内存10.2M，但是换成真实数据（54个输入，100个隐层，1个输出）的时候占用内存超过700M,BAD_ALLOC出错，和列数太多有关吗？

Answer 1

以下回答参考 皆我百晓生、券券喵儿 等免费微信小程序相关内容作答，并由本人整理回复。

在OpenNNA中，当你尝试将更多的数据集加载到网络中时，确实可能会遇到内存问题。这主要是因为网络的大小超过了可用内存。

首先，请确保你的机器有足够的RAM来运行你的项目。如果你发现你的系统无法处理所需的内存量，那么你可能需要考虑升级硬件或使用虚拟机来运行你的应用程序。

其次，你可以通过以下几种方式来解决这个问题：

1. 减少网络参数：如果你的数据集很大，但网络结构可以进一步优化以减少参数的数量，那么你可能需要重新审视网络的设计。

   例如，你可以尝试使用更简单的神经网络架构或者只保留关键特征。

2. 数据预处理：确保你在加载数据时已经进行了适当的预处理，比如归一化、标准化等，这样可以减小计算量，并且避免由于过拟合而产生的额外内存需求。

3. 增加GPU数量：如果可能的话，考虑使用多GPU环境，这样可以在多个设备上并行训练，从而提高效率。

4. 使用内存密集型算法：对于一些特定的任务，例如图像分类，使用具有高内存密度的算法可能更为合适。

5. 使用零剪裁技术：这个方法会删除不需要的梯度信息，从而减少内存消耗。

最后，不要忘记检查是否有其他资源限制，比如CPU速度、磁盘空间等，这些也可能影响你的性能。

如果你能提供更多的详细信息，我会很乐意帮助你找到解决方案。