VGG16，显存溢出问题

[KMY-SEU]

config文件里面，我设置了参数batch_size = 32，normal_size = 224，然后使用VGG16之后，显存直接溢出了。训练集共3400多张图片，按说不至于吧。

我尝试了使用CPU + 内存运行，我显存8G，内存32G，想看下实际模型占用需要多少内存，结果一个batch之后，内存占用竟然达到31.1G。全部加载完图片大概是10G内存占用，也就是说中间21.1G是模型的。

我想确认下，请问up你有遇到过这个情况吗？或者有比较好的解释和解决方案吗？

[KMY-SEU]

我发现一个可能的解释了，那个FC层，AlexNet，VGG以及其他model，都使用了两层FC，每层4096个单元，占用了大量的内存。

but我感觉应该用不到这么多节点。

[KMY-SEU]

呃，不行，还是不够。。。默认的keras的数据类型是float32是吗？

我之前用tensorflow直接搭了个inception v4，299x299x3 size，也是float32，没有显存溢出问题。

这边代码应该是有点问题的。。

[KMY-SEU]

卧槽。。。。up主，你的VGG16模型那边，前两层卷积后，少了一次最大池化。。。。VGG19也是。

[tslgithub]

把normal_size设小点，没有一定说要用224大小

[tslgithub]

少了池化的问题，我看一下哈

[L1angY]

你是不是用了64位的float