问题描述
我正在 Google Colab Pro 上实施 NST 任务，直接从他们网站上的 Keras 示例中采用。
但是我注意到如果我不把我的内容图片的分辨率降低到一定程度，就会出现错误，说：
ResourceExhaustedError 追溯（最近一次调用 最后) 在 () 208 对于 i 在范围内（1，迭代 + 1）： 209 损失，grads = compute_loss_and_grads( --> 210combination_image、base_image、style_reference_image 211) 第212话
4 帧 /usr/local/lib/python3.6/dist-packages/tensorflow/python/eager/execute.py 在 quick_execute(op_name,num_outputs,输入,attrs,ctx,name) 58 ctx.ensure_initialized() 59 张量 = pywrap_tfe.TFE_Py_Execute(ctx._handle,device_name,op_name,---> 60 个输入、属性、num_outputs） 61 除了 core._NotOkStatusException 作为 e: 62 如果名称不是 None:
ResourceExhaustedError：在分配张量时出现 OOM
形状 [3,833,2047,64] 和类型浮动
/job:localhost/replica:0/task:0/device:GPU:0 分配器 GPU_0_bfc
[[node gradient_tape/strided_slice_2/StridedSliceGrad（定义于
:178) ]] 提示：如果您想查看列表
发生 OOM 时分配的张量，添加
report_tensor_allocations_upon_oom 到当前的 Runoptions
分配信息。 [操作：__inference_compute_loss_and_grads_14209]
似乎 GPU 无法处理超过特定阈值的分辨率。我每次都使用试错法来达到最大分辨率。最后，我只是使用一个经验法则来节省时间：将分辨率的最高维度降低到 1024。（例如，如果内容的分辨率为 1280 x 800，我会将 1280 降低到 1024，然后让另一个尺寸自动更改，保留纵横比）。
我的问题：上述错误是什么意思？最重要的是：如何在 Google Colab Pro 上计算此类任务的最大可能分辨率？
解决方法
暂无找到可以解决该程序问题的有效方法，小编努力寻找整理中！
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