Serviceを読んで理解し、同意したものとみなします。スタック・オーバーフローはプログラマーとプログラミングに熱心な人のためのQ&Aサイトです。868件0機械学習の初学者です。使用して独自データの転移学習をしたいと思っています。学習には独自データセットとして800x600の画像を100枚ほどカメラで撮影して"labelImg"でアノテーションをつけて作成したものを使用しています。データセットは、tensorflowで使用するtfrecord形式に変換した状態で訓練用:test_train.record(9MB)検証用:test_val.record(3.7MB)となっています。zooから「ssd_resnet_50_fpn_coco」の学習済モデルをDLして使用しています。zoo下記のコマンドで学習を開始しました。--alsologtostderrその後、以下のエラーメッセージが出力されて学習が開始できませんでした。info.実行時のconfigファイルは以下を指定しています。Retinanet).。1}OOMが発生した類似の質問で「バッチサイズを小さくしなさい」という指摘がありましたので、そちらを参考にして上記configファイルの"batch_size"を64→32→16→...のように小さくしていった場合、学習は開始されるようになりました。現状の環境で、この学習済モデルの設定を変更せずに実行させることは不可能なのでしょうか。64"にて実行したいと考えておりまして、GPUを増設をしたりすれば実行できるようになるのでしょうか。知見がある方がいらっしゃいましたら、教えていただけないでしょうか。対象外にできるようです。ご投稿いただきありがとうございます。Killerの対象外にすることはできました。GPU_0_bfc」というメッセージが出続けてしまいました。使用メモリが7292606874byte限界ギリギリまで達している様子です。3:31一般的に、tensorflowでOOMが発生する原因はモデルのネットワークが大きい場合です。Killterの対象から外すような対策は一般的には行われません。普通は、ネットワークサイズを減らすために、入力サイズやバッチサイズ、レイヤー、各レイヤーの次元等を減らすような対策を行います。|回答スタック・オーバーフローに参加してくれて、ありがとうございます!質問の回答を共有してください。回答を説明し、自分の検討結果も共有してください。意見を述べること(意見を述べるなら、参照リソース、自分の経験で意見をサポートしてください)さらにサポートが必要な場合このヘルプを参考してください。“回答を投稿”をクリックすることで利用規約、プライバシーポリシー、及びクッキーポリシーに同意したものとみなされます。タグが付いた他の質問を参照するか、自分で質問をする。質問のフィードこのRSSフィードを購読するには、このURLをコピーしてRSSリーダーに貼り付けてください。