在 Colab 中運行我的代碼時，為什么我的運行時內存不足？

Question

IMAGE_SIZE = 128
IMAGE_CHANNELS = 3

ImageFile.LOAD_TRUNCATED_IMAGES = True

for filename in tdqm(os.listdir(images_path)):
  path = os.path.join(images_path, filename)
  image = Image.open(path).resize((IMAGE_SIZE, IMAGE_SIZE), Image.NEAREST)
  
  if (np.asarray(image).size != 49152):
    bad = bad + 1
    print(bad)
    print(path)
  
  picarray = np.asarray(image)
  #picarray = (picarray>>16).astype(np.int16)
  
  training_data.append(picarray)

training_data = np.reshape(training_data, (-1, IMAGE_SIZE, IMAGE_SIZE, IMAGE_CHANNELS))
#print(training_data.)

training_data = training_data / 127.5 - 1

print('saving file...')
np.save('/content/drive/MyDrive/Art/cubism_data.npy', training)

當我運行上面的代碼時，我的會話用完了所有的內存，我不確定為什么。 任何幫助，將不勝感激。

Answer 1

您正在將所有圖像上傳到 RAM。 這可能是錯誤的原因。

我真的不明白這個腳本的最終目標是什么，我假設你想上傳一個學習過程的訓練集。 如果這是真的，您可以使用不同的技術一次只上傳一批圖像。 您可以使用tensorflow Dataset對象來處理您的工作。

但是，如果您必須打開所有圖像，那么您應該考慮壓縮它們或調整它們的大小。