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内存使用量接近Google Colab的限制
问
内存使用量接近Google Colab的限制
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Stack Overflow用户
提问于
2019-02-26 12:27:36
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票数 2
我正在使用Google Colab来训练我的模型。训练结束后，我想要更改模型，但我不能，因为没有足够的RAM用于它。我尝试将旧模型重新分配给
None
，但是内存使用量并没有减少。
我不想结束会话并从头开始。有没有办法释放google colab中使用的RAM？
EN
回答 4
Stack Overflow用户
发布于 2020-04-03 16:10:31
要解决将RAM增加到25 to的问题，您可以运行以下代码，并等待笔记本弹出RAM增加选项。现在，您将RAM增加到了25 go。
d =[]
while(1):
d.append('1')
票数 1
EN
Stack Overflow用户
发布于 2021-01-03 20:05:23
Colab现在不提供此功能来增加RAM。
您可以选择的解决方法是在使用所有变量时立即删除这些变量。其次，尝试使用pickle或joblib库转储中间变量结果。因此，如果RAM崩溃，那么您就不必从头开始。
示例：
from sklearn.externals import joblib
from google.colab import files
#you can save variable into file on colab files
joblib.dump(var, 'var.pkl')
#this will download file to your local downloads
files.download('var.pkl')
#reload your saved data.
var = joblib.load('var.pkl')
票数 1
EN
Stack Overflow用户
发布于 2021-02-02 23:55:50
我遇到了这个问题。我正在循环我正在构建的不同模型，它帮助我在每次运行后从内存中清除会话，根据 this 的其他Stackoverflow贡献：
from tensorflow.keras import backend as K
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