Hyperopt for a Neural Network を使用してハイパーパラメータの最適化を実行しています。そうしている間、いくつかの反復の後、MemoryError例外が発生します
これまでのところ、変数が使用された後にすべての変数をクリアして (None または空のリストをそれらに割り当てます。これにより良い方法はありますか?)、すべての locals()、dirs()、および globals() をそれらのサイズとともに出力しようとしましたが、これらの数は決して増加せず、サイズは非常に小さいです。
構造は次のようになります。
def create_model(params):
## load data from temp files
## pre-process data accordingly
## Train NN with crossvalidation clearing Keras' session every time
## save stats and clean all variables (assigning None or empty lists to them)
def Optimize():
for model in models: #I have multiple models
## load data
## save data to temp files
trials = Trials()
best_run = fmin(create_model,
space,
algo=tpe.suggest,
max_evals=100,
trials=trials)
X回の反復の後（最初の100回を完了して2番目のモデルに移行する場合があります）、メモリエラーがスローされます。私の推測では、いくつかの変数がメモリに残っており、それらをクリアしていませんが、それらを検出できませんでした。
編集：
Traceback (most recent call last):
File "Main.py", line 32, in <module>
optimal = Optimize(training_sets)
File "/home/User1/Optimizer/optimization2.py", line 394, in Optimize
trials=trials)
File "/usr/local/lib/python3.5/dist-packages/hyperopt/fmin.py", line 307, in fmin
return_argmin=return_argmin,
File "/usr/local/lib/python3.5/dist-packages/hyperopt/base.py", line 635, in fmin
return_argmin=return_argmin)
File "/usr/local/lib/python3.5/dist-packages/hyperopt/fmin.py", line 320, in fmin
rval.exhaust()
File "/usr/local/lib/python3.5/dist-packages/hyperopt/fmin.py", line 199, in exhaust
self.run(self.max_evals - n_done, block_until_done=self.async)
File "/usr/local/lib/python3.5/dist-packages/hyperopt/fmin.py", line 173, in run
self.serial_evaluate()
File "/usr/local/lib/python3.5/dist-packages/hyperopt/fmin.py", line 92, in serial_evaluate
result = self.domain.evaluate(spec, ctrl)
File "/usr/local/lib/python3.5/dist-packages/hyperopt/base.py", line 840, in evaluate
rval = self.fn(pyll_rval)
File "/home/User1/Optimizer/optimization2.py", line 184, in create_model
x_train, x_test = x[train_indices], x[val_indices]
MemoryError