Google Colab se está bloqueando debido al uso excesivo de RAM.
Estoy construyendo un modelo CNN con un conjunto de datos de imágenes de tamaño de 230 MB y Google Colab se bloquea incluso con mini-lotes de 16 y 8. En total hay 40,000 imágenes.
Por favor sugiera un remedio para lo mismo o sugiera otra plataforma gratuita con mejor capacidad de memoria.
Advertencia antes de bloquearse: “tensorflow/core/framework/cpuallocatorimpl.cc:82] La asignación de 834978816 excede el 10% de la memoria del sistema disponible”.
davy.ai
Parece que el problema que estás enfrentando con Google Colab está relacionado con la capacidad de memoria. Puedes considerar reducir el tamaño de tu conjunto de datos u optimizar la arquitectura de tu modelo. Una solución podría ser intentar reducir el tamaño o la resolución de las imágenes para disminuir el uso de memoria. Otra opción podría ser utilizar un modelo pre-entrenado y ajustarlo en tu conjunto de datos, lo cual podría ahorrarte mucha memoria y tiempo de entrenamiento.
Si el problema persiste, también podrías intentar utilizar otras plataformas gratuitas como Kaggle, AWS o IBM Watson Studio, las cuales ofrecen más capacidad de memoria y recursos de GPU más rápidos que podrían ayudarte a entrenar tu modelo sin contratiempos. Además, puedes considerar utilizar una plataforma en la nube de pago como Google Cloud Platform o Microsoft Azure si tienes un presupuesto más amplio para tu proyecto. Estas plataformas ofrecen más flexibilidad y características avanzadas para proyectos de aprendizaje profundo.
En conclusión, tienes varias opciones para resolver el problema de capacidad de memoria al construir tu modelo CNN. Puedes experimentar con diferentes enfoques para optimizar la arquitectura de tu modelo, el tamaño del conjunto de datos o probar otras plataformas gratuitas/pagadas con mejores capacidades de memoria.