Qstairs

現役AIベンチャーCTOの知見、画像認識(人工知能、Deep Learning)を中心とした技術ノウハウをアップしていきます

広告

【画像認識】Deep Learningフレームワーク「Chainer」でGPUがメモリ不足となったとき

f:id:qstairs:20160601221351j:plain

Deep Learningフレームワーク「Chainer」でGPUがメモリ不足となったときは

loss.backward() の後に
loss.unchain_backward()

を入れるだけで解消する。

unchain_backward()は、
どこからも参照されない中間変数や関数のメモリ割り当てが解放されるようだが、
unchain_backward()を使用した場合に正しい学習が行われるかは不明です。


詳しくは公式サイトをご覧ください。
公式サイトはこちら


【Chainerの過去記事】

qstairs.hatenablog.com

広告