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问Keras Sklearn RandomizedSearchCV图形处理器对象模型错误
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Stack Overflow用户

提问于 2018-03-12 10:24:16

回答 1查看 483关注 0票数 3

我想将RandomizedSearchCV(或GridSearchCV)应用到我的Keras模型(TensorFlow后端)。然而，在使用不同的超参数集进行多次训练后，出现了OOM错误。

下面是我的代码和错误消息。我该如何解决这个问题呢？提前谢谢。

def build_model(num_filters = 10, 
                num_classes = 6,
                sequence_max_length=512, 
                vocab_size=71, 
                embedding_size=16, 
                learning_rate=0.001, 
                dropout = 0.2,
                top_k=3,
                embedding_matrix = None,
                model_path=None):
    ... do something
    return model

keras_model = KerasClassifier(build_fn=build_model, 
    embedding_matrix = embedding_matrix) 

random_search_model = RandomizedSearchCV(keras_model, 
                        n_iter = 5,
                        param_distributions = hparm_dist,
                        refit = True,
                        n_jobs = 1)

错误消息：

ResourceExhaustedError (see above for traceback): OOM when allocating tensor with shape[471512,300]

更新：

通过将keras.backend.clear_session()添加到sklearn.cross_validation._fit_and_score的末尾来解决。

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回答 1

Stack Overflow用户

发布于 2018-03-13 16:01:52

您可以尝试将'pre_dispatch‘参数更改为1。By default it is 2*n_jobs

random_search_model = RandomizedSearchCV(keras_model, 
                    n_iter = 5,
                    param_distributions = hparm_dist,
                    refit = True,
                    pre_dispatch=1,
                    n_jobs = 1)

票数 0

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页面原文内容由Stack Overflow提供。腾讯云小微IT领域专用引擎提供翻译支持

原文链接：

https://stackoverflow.com/questions/49232895

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