VGG16型冻结计算机
我目前试图使用的vgg16模型从keras库，但每当我创建一个对象的VGG16模型通过做
from keras.applications.vgg16 import VGG16
model = VGG16()
我收到以下消息3次。
allocator.cc.124分配的449576960超过10%的系统内存
接下来，我的电脑死机了。我使用一个64位，4GB内存与linux mint 18和我没有访问GPU。
这个问题和我的内存有关吗？
作为一个临时解决方案，我从命令行运行python脚本，因为与任何IDE相比，我的计算机在命令行冻结的时间更少。此外，当我使用任何替代模型（如InceptionV3）时，也不会发生这种情况。
我已经尝试了这里提供的解决方案
但它不起作用
感谢您的帮助。
共有1个答案
您很可能正在运行内存溢出（RAM）。尝试并行运行top（或htop）并查看内存利用率。
一般来说，VGG模型相当大，需要相当数量的RAM。也就是说，实际需求取决于批量大小。小批量意味着更小的激活层。
例如，一个6图像批次将消耗大约一个gig的ram（引用）。作为测试，您可以将批次大小降低到1，并查看它是否适合您的内存。
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