Использование оперативной памяти модели продолжает увеличиваться при обучении на ранее обученной модели.

Вопрос или проблема

return tf.keras.models.load_model("models/min__1576172002.model")

   agent.model.save(f'models/min__{int(time.time())}.model')

model = Sequential()
model.add(Dense(6,activation='relu',input_shape=(4,)))
model.add(Dropout(0.2))
# model.add(Flatten())

model.add(Dense(5,activation='relu'))
model.add(Dropout(0.2))
# model.add(Flatten())

model.add(Dense(5,activation='relu'))
model.add(Dropout(0.2))


model.add(Dense(2,activation='softmax'))

model.compile(loss="mse", optimizer=Adam(learning_rate=0.001), metrics=['accuracy'])

model = Sequential()
model.add(Dense(6,activation='relu',input_shape=(4,)))
model.add(Dropout(0.2))

# model.add(Flatten())

model.add(Dense(5,activation='relu'))
model.add(Dropout(0.2))
# model.add(Flatten())

model.add(Dense(5,activation='relu'))
model.add(Dropout(0.2))

model.add(Dense(5,activation='relu'))
model.add(Dropout(0.2))


model.add(Dense(2,activation='softmax'))

model.compile(loss="mse", optimizer=Adam(learning_rate=0.001), metrics=['accuracy'])

tf.keras.models.load_model("models/min__1576172002.model")

        prev_modal = tf.keras.models.load_model("models/min__1576224504.h5")
        model = Sequential()
        model.add(Dense(6,activation='relu',input_shape=(4,)))
        model.add(Dropout(0.2))
        # model.add(Flatten())

        model.add(Dense(5,activation='relu'))
        model.add(Dropout(0.2))
        # model.add(Flatten())

        model.add(Dense(5,activation='relu'))
        model.add(Dropout(0.2))


        model.add(Dense(2,activation='softmax'))

        model.compile(loss="mse", optimizer=Adam(learning_rate=0.001), metrics=['accuracy'])

        model.set_weights(prev_modal.get_weights())

Ответ или решение

Увеличение использования оперативной памяти при повторном обучении модели

При работе с нейронными сетями в TensorFlow и Keras иногда возникают ситуации, когда использование оперативной памяти (RAM) существенно увеличивается при загрузке ранее обученной модели и ее повторном обучении. В данном ответе мы детально рассмотрим причины этого поведения и предложим решение проблемы.

Причины увеличения потребления RAM

Согласно вашему описанию, вы загружаете сохраненную модель с помощью функции tf.keras.models.load_model и наблюдаете значительное увеличение использования памяти при последующем обучении. Основные факторы, способствующие этому поведению, могут включать:

1. Накопление ресурсов: Каждый раз, когда вы загружаете модель и начинаете обучение, происходит создание новых графиков вычислений, которые могут воздействовать на использованную память. Если TensorFlow не освобождает память должным образом между запусками, это может привести к утечкам памяти.

2. Хранение состояния модели: При использовании обратного распространения ошибки и других процедур в процессе обучения, модели могут хранить дополнительные данные, такие как временные значения градиентов, которые увеличивают использование памяти. Каждое новое обучение загруженной модели может добавлять к этому состоянию.

3. Контекст выполнения: Загрузка модели также может включать контекст вычислений, который не очищается должным образом после завершения работы с моделью. Это может привести к тому, что системная память продолжает заполняться.

Решение проблемы

Вы нашли эффективное решение, которое заключается в создании нового экземпляра модели и установке весов из ранее загруженной модели. Это предотвращает переработку предыдущего контекста обучения и позволяет избежать утечек памяти. Рассмотрим ваше решение более подробно.

prev_model = tf.keras.models.load_model("models/min__1576224504.h5")
model = Sequential()
model.add(Dense(6, activation='relu', input_shape=(4,)))
model.add(Dropout(0.2))
model.add(Dense(5, activation='relu'))
model.add(Dropout(0.2))
model.add(Dense(5, activation='relu'))
model.add(Dropout(0.2))
model.add(Dense(2, activation='softmax'))

model.compile(loss="mse", optimizer=Adam(learning_rate=0.001), metrics=['accuracy'])
model.set_weights(prev_model.get_weights())

1. Создание нового экземпляра модели: Это позволяет избежать использования старых графиков вычислений и их состояния.

2. Установка весов: Метод set_weights предоставляет возможность переноса обученных весов, что является критично важным для сохранения достигнутых результатов без дополнительного расхода памяти.

Рекомендации по управлению ресурсами

Чтобы минимизировать дальнейшие проблемы с памятью, вы можете соблюдать следующие практики:

• Регулярно очищайте память: Используйте tf.keras.backend.clear_session() для сброса текущего состояния графика перед созданием новой модели.

• Контроль за утечками памяти: Используйте инструменты профилирования памяти для выявления утечек и анализа изменения использования RAM.

• Оптимизация модели: Если ваши модели становятся слишком большими, рассмотрите возможность упрощения архитектуры или уменьшения количества параметров.

Заключение

Увеличение использования оперативной памяти при повторном обучении модели может быть вызвано неправильным учетом состояния и ресурсов. Применение метода создания нового экземпляра модели с последующей установкой весов – это эффективное решение, которое помогает управлять памятью и обеспечивает стабильную работу нейронных сетей. Следуя изложенным рекомендациям, вы сможете избежать проблем с производительностью и надежно использовать ресурсы вашей системы.