Jupyter Kernel crash/dies 当使用大型神经网络层时，有什么想法吗？

Question

我正在用 Pytorch 试验自动编码器。似乎当我使用相对较大的神经网络例如 nn.Linear(250*250, 40*40) 作为第一层时，Jupyter 内核不断崩溃。当我使用较小的图层大小时，例如nn.Linear(250*250, 20*20)。 Jupyter 内核没问题。知道如何解决这个问题吗？这样我就可以运行变大network.Thank你了。全网如下

# model:
class AutoEncoder(nn.Module):
    def __init__(self):
        super().__init__()

        self.encoder = nn.Sequential(
            nn.Linear(250*250, 20*20),
            nn.BatchNorm1d(20*20,momentum=0.5),
            nn.Dropout(0.5),
            nn.LeakyReLU(),
            nn.Linear(20*20, 20*20),
            nn.BatchNorm1d(20*20,momentum=0.5),
            nn.Dropout(0.5),
            nn.LeakyReLU(),
            nn.Linear(20*20, 20*20),
            nn.BatchNorm1d(20*20,momentum=0.5),
            nn.Dropout(0.5),
            nn.LeakyReLU(),
            nn.Linear(20*20, 15*15),
            nn.BatchNorm1d(15*15,momentum=0.5),
            nn.Dropout(0.5),
            nn.LeakyReLU(),
            nn.Linear(15*15, 3),
            nn.BatchNorm1d(3,momentum=0.5),
            #nn.Dropout(0.5),
            #nn.Tanh(),
            #nn.Linear(5*5,5),
        )
        self.decoder = nn.Sequential(
            #nn.Linear(5, 5*5),
            #nn.BatchNorm1d(5*5,momentum=0.5),
            #nn.Dropout(0.5),
            #nn.Tanh(),
            nn.Linear(3, 15*15),
            nn.BatchNorm1d(15*15,momentum=0.5),
            nn.Dropout(0.5),
            nn.LeakyReLU(),
            nn.Linear(15*15, 20*20),
            nn.BatchNorm1d(20*20,momentum=0.5),
            nn.Dropout(0.5),
            nn.LeakyReLU(),
            nn.Linear(20*20, 20*20),
            nn.BatchNorm1d(20*20,momentum=0.5),
            nn.Dropout(0.5),
            nn.LeakyReLU(),
            nn.Linear(20*20, 250*250),
            nn.BatchNorm1d(250*250,momentum=0.5),
            nn.Dropout(0.5),
            nn.Sigmoid(),
        )
    def forward(self, x):
        encoded = self.encoder(x)
        decoded = self.decoder(encoded)
        return encoded, decoded

Answer 1

我找到了根本原因。我是运行 docker ubuntu image/package windows。当我在 docker 上增加内存设置时，内存设置设置得太低。我的 ubuntu 环境有更多的内存，然后我可以进行更大的矩阵运算。

Jupyter Kernel crash/dies 当使用大型神经网络层时，有什么想法吗？

Jupyter Kernel crash/dies when use large Neural Network layer, any idea pls?

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