我正在使用tensorflow后端(KerasVersion2.1)上的Keras来训练我的网络,我尝试了许多在互联网上可用的东西,但是没有找到任何解决方案。
My Training set and labels: 26721(each image have size (32, 32,1)) , (26721, 10)
Validation set and labels: 6680(each image have size(32,32,1), (6680,10)
到目前为止,这是我的模型,我使用的是Python3。
def CNN(input_, num_classes):
model
我有2个GPU GTX1080和Keras v2安装。我在gpu0和gpu1上同时运行两个训练过程。但是,我有ResourceExhaustedError。
少了什么?
python多gpu-process.py --gpu_id=1 (ok)
python process.py --gpu_id=0 (ResourceExhaustedError )。(请帮忙)
# file: multi-gpu-process.py (2 training processes work on different GPUs)
import numpy as np
import os
我正在使用vectordrawable来显示图像。这些图片都是与app (apk)捆绑在一起的资源。我的问题是,每次新活动的内存都会大幅增加,直到应用程序崩溃并出现OutOffMemoryException。
java.lang.OutOfMemoryError
at android.graphics.Bitmap.nativeCreate(Native Method)
at android.graphics.Bitmap.createBitmap(Bitmap.java:903)
at android.graphics.Bitmap.createBitmap(Bitm
我正在尝试从web服务检索图像和文本的列表。我首先使用Simple Adapter对图像进行编码,将其添加到列表中。图像正在显示应用程序显示错误,并且在Logcat中发生以下错误...
04-26 10:55:39.483: ERROR/dalvikvm-heap(1047): 8850-byte external allocation too large for this process.
04-26 10:55:39.493: ERROR/(1047): VM won't let us allocate 8850 bytes
04-26 10:55:39.563: ERROR/An
当用C语言编写项目时,我总是在使用具有最大可能值的预定义长度的数组还是使用具有实际数据长度的动态数组之间产生矛盾。
int a1[MAXIMUM_ALLOWED_VALUES];
int *a2; // will be malloced according to the data length
我知道如果数据长度小于最大值,a1会浪费空间,而a2更难管理。
使用每种方法的规则是什么?如何选择?