CUDA_ERROR_OUT_OF_MEMORY

対処法を教えていただきたい．

関連記事も読みましたが，よくわかりませんでした．(MATLAB R2019aを使用)

Answer 1

[Kazuya]

GPU 側のメモリエラーですか、、trainNetwork 実行時に発生するのであれば 'miniBachSize' を小さくするのも1つですね。

どんな処理をしたときに発生したのか、その辺の情報があると（コードがベスト）もしかしたら対策を知っている人がコメントくれるかもしれません。

[masakazu sugino]

layers = [

imageInputLayer([30 30 1])

convolution2dLayer(3,64,'Padding','same')

batchNormalizationLayer

reluLayer

convolution2dLayer(3,64,'Padding','same')

batchNormalizationLayer

reluLayer

convolution2dLayer(3,64,'Padding','same')

batchNormalizationLayer

reluLayer

maxPooling2dLayer(2,'Stride',2)

convolution2dLayer(3,128,'Padding','same')

batchNormalizationLayer

reluLayer

convolution2dLayer(3,128,'Padding','same')

batchNormalizationLayer

reluLayer

convolution2dLayer(3,128,'Padding','same')

batchNormalizationLayer

reluLayer

maxPooling2dLayer(2,'Stride',2)

fullyConnectedLayer(1026)

reluLayer

dropoutLayer(0.5)

fullyConnectedLayer(1026)

reluLayer

dropoutLayer(0.5)

fullyConnectedLayer(3)

softmaxLayer

classificationLayer];

trainNetwork 実行時に発生することが多いので，現在Batchsize=64として，連続で使用することも多かったので，原因だと考えています．

リセットの方法とかはあるのでしょうか．

[Kazuya]

詳細ありがとうございます。リセットは reset メソッドでできるみたいです。もしうまくメモリエラーを回避出来たら教えてくださいー。

https://jp.mathworks.com/help/parallel-computing/parallel.gpu.gpudevice.reset.html

[masakazu sugino]

reset(gpuDevice)で，現在自分が現在使用しているgpuのメモリーエラーは回避できるようです．

ありがとうございます．

[Kazuya]

よかったです。コメントありがとうございます！