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Python常见问题
我想知道keras是如何使用计算机资源的
例如，假设我们使用keras序列类来训练海量数据集，4个图像输入，1个图像输出。每个图像的大小为640 x 480，网络的权重约为5M。如果我们将训练批大小设置为4，那么在哪里加载输入图像（RAM或VRAM）以及在哪里加载网络
我想知道这是因为， 当我使用批量大小为32的16 x（96 x 96 x 3）训练一个网络时，具有16M权重的网络工作得非常好
但我未能使用批量大小为3的4 x（480 x 640 x 3）网络训练网络，网络重量为5M（现在我的设备正在批量大小为2的情况下训练）。我无法理解Keras是如何使用这些资源的，所以我想找到最有效的方法来训练批量更大的网络
我的设备有128GB RAM和32GB VRAM，配有Nvidia Tesla V100
Tags： 数据图像网络计算机情况序列资源批量
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除了Keras的内存使用之外，这可能是本地进程的外部问题
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