我也遇到过类似的问题。主要原因是由于大量的可学习参数。您可以减少全连接网络中的节点数量，或者您可以通过增加步幅值来减少全连接层之前可用层的大小，或者您可以同时减少两者。
GPU设备内存不足。
209ビュ，(過去30日間)
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我正在使用神经网络工具箱进行深度学习，当我进行分类时，我有这个慢性问题。我的DNN模型已经训练过了，尽管我使用的HPC(集群)有Nvidia GeForce 1080，我的机器有GeForce 1080Ti，但在分类过程中我一直收到相同的错误。错误是:
在设备上使用nnet.internal.cnngpu.convolveForward2D错误。要查看GPU上可用内存的更多细节，请使用'gpuDevice()'。如果问题仍然存在，通过调用“gpuDevice(1)”重置GPU。
nnet.internal.cnn.layer.util.Convolution2DGPUStrategy/forward错误(第14行)
nnet.internal.cnn.layer.Convolution2D/doForward错误(第332行)
nnet.internal.cnn.layer.Convolution2D/forwardNormal错误(第278行)
在nnet.internal.cnn.layer.Convolution2D/predict中出现错误(第124行)
在nnet.内部。cnn. dagnetwork /forwardPropagationWithPredict中出现错误(第236行)
nnet.internal.cnn.DAGNetwork/predict中的错误(第317行)
DAGNetwork/predict中的错误(第426行)
DAGNetwork/ classification中的错误(第490行)
Guisti_test_script中的错误(第56行)
并行:gpu:数组:伯父
以前有人遇到过同样的问题吗?
Ps:我的测试数据包含15000张图片。
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その他の回答(3件)
哈立德Labib
2020 年 2 月 19 日
編集済み:哈立德Labib
2020 年 5 月 13 日
在“单幅图像超分辨率的深度学习”MatLab演示中:
我尝试在每次迭代后清除我的gpu内存(gpuDevice(1))，并在“superResolutionMetrics”助手函数中将MiniBatchSize更改为1，如下所示，但它们不起作用(错误:gpu out of memory):
residualImage =激活(net, Iy, 41，“MiniBatchSize”1);
1)为了解决这个问题，你可以使用CPU代替:
residualImage =激活(net, Iy, 41，“ExecutionEnvironment”，“cpu”）;
我认为这个问题是由测试图像的高分辨率引起的，例如第二张图像“car2.jpg”，它是3504 x 2336。
2)更好的解决方案是低分辨率图像使用GPU，高分辨率图像使用CPU，将“residualImage =activation (net, Iy, 41)”替换为:
sx =大小(I);
如果Sx (1)>1000 || Sx (2)>1000%如果它不起作用，尝试更低的值，例如:如果sx(1)>500 || sx(2)>500
residualImage =激活(net, Iy, 41，“ExecutionEnvironment”，“cpu”）;
其他的
residualImage =激活(net, Iy, 41);
结束
3)最有效的解决方案是将图像划分为更小的图像(不重叠的块或块)，这样每个小图像的大小在任何一个维度上都是1024或更小，这取决于您的GPU。所以，你可以用GPU处理这些小图像而不会出错。
然后，使用GPU在这些小图像上应用你的CNN。之后，你可以将小图像组合成原始图像的大小。
玛丽骑士
2019 年 6 月 4 日
編集済み:玛丽骑士
2019 年 6 月 4 日
你好,
我在这里有一个类似的问题，而Joss给出的链接并不能真正帮助我了解如何修复它。
我正在做“单图像超分辨率使用深度学习”的MatLab演示。
我想在我自己的图像上使用预训练的网络。
当我到达一行时，我得到了类似的错误消息:
Iresidual = activation (net,Iy_bicubic,41);
我尝试使用命令行gpuDevice(1)，但它没有做任何事情。
我还尝试将MiniBatchSize更改为32，而不是默认的128，得到了同样的错误。
有人知道如何解决这个问题吗?
3件のコメント
Alvaro Lopez Anaya
2019 年 11 月 7 日
在我的情况下，我有类似的问题，尽管我有一个gtx1080Ti。
正如Joss所说，减小MiniBatchSize解决了我的问题。这都是关于培训的选择。
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