64gb ram CPU これは、クラッシュを試みるときに作業を実行しようとしているトレーニングコードですRTX 2070

2019-11-17 08:52:52.903583: I tensorflow/stream_executor/dso_loader.cc:152] ローカルで CUDA ライブラリ libcublas.so.10.0 を正常に開きました .... ... 2019-11-17 08:53:24.713020: I tensorflow/core/common_runtime/bfc_allocator.cc:641] 合計 2.84GiB のサイズ 27724800 の 110 チャンク合計 222.10MiB 2019-11-17 08:53:24.713027: I tensorflow/core/common_runtime/bfc_allocator.cc:641] サイズ 54000128 の 23 チャンク合計 1.16GiB 2019-11core-17 08:53:24.713031: I tensorflow/ /common_runtime/bfc_allocator.cc:641] 合計 70.34MiB のサイズ 73760000 の 1 つのチャンクGiB 2019-11-17 08:53:24.713040:I tensorflow/core/common_runtime/bfc_allocator.cc:647] 統計: 制限: 5856749158 InUse: 5848048896 MaxInUse: 5848061440 NumAllocs: 6140 MaxAllocSize: 3259170816

2019-11-17 08:53:24.713214: W tensorflow/core/common_runtime/bfc_allocator.cc:271] ****************************** ****************************************************** ************************ 2019-11-17 08:53:24.713232: W tensorflow/core/framework/op_kernel.cc:1401] OP_REQUIRES が失敗しましたcwise_ops_common.cc:70 で: リソースが使い果たされました: アロケーター GPU_0_bfc によって /job:localhost/replica:0/task:0/device:GPU:0 で shape[5,1344,38,38] と型 float でテンソルを割り当てるときの OOMトレースバック (最新の呼び出しが最後): ファイル "/home/naort/Desktop/deep-learning-data-prepare-tools/EfficientNet-Transfer-Learning-Boiler-Plate/model_retrain.py"、76 行目、nb_worker=24 内)ファイル "/usr/local/lib/python3.6/dist-packages/keras/legacy/interfaces.py"、91 行目、ラッパー return func(*args, **kwargs) ファイル "/usr/local/lib/ python3.6/dist-packages/keras/engine/training.py", line 1732, in fit_generator initial_epoch=initial_epoch) ファイル "/usr/local/lib/python3.6/dist-packages/keras/engine/training_generator.py", 220 行目、fit_generator reset_metrics=False) ファイル "/usr/local/lib/python3.6/dist-packages/keras/engine/training.py"、1514 行目、train_on_batch の出力 = self.train_function(ins) ファイル " /home/naort/.local/lib/python3.6/site-packages/tensorflow/python/keras/backend.py"、3076 行目、run_metadata=self.run_metadata の呼び出し中) ファイル "/home/naort/.local/ lib/python3.6/site-packages/tensorflow/python/client/session.py"、1439 行目、run_metadata_ptr 呼び出し中) ファイル "/home/naort/.local/lib/python3.6/site-packages/tensorflow/ python/framework/errors_impl.py"、528 行目、出口 c_api.TF_GetCode(self.status.status)) tensorflow.python.framework.errors_impl.ResourceExhaustedError: shape[5,1344,38,38] でテンソルを割り当て、/job:localhost/replica:0/task:0/device:GPU:0 でタイプ float の場合の OOMアロケーター GPU_0_bfc [[{{node training/Adam/gradients/AddN_387-0-TransposeNHWCToNCHW-LayoutOptimizer}}]] ヒント: OOM が発生したときに割り当てられたテンソルのリストを表示する場合は、現在の割り当て情報について RunOptions に report_tensor_allocations_upon_oom を追加します。現在の割り当て情報については、report_tensor_allocations_upon_oom を RunOptions に追加します。現在の割り当て情報については、report_tensor_allocations_upon_oom を RunOptions に追加します。

[[{{node Mean}}]] ヒント: OOM が発生したときに割り当てられたテンソルのリストを表示したい場合は、現在の割り当て情報を得るために Report_tensor_allocations_upon_oom を RunOptions に追加します。

次のディープ ラーニング CNN アーキテクチャを使用しようとしています: DenseNet169 & EfficientNet with transfer learning。次のライブラリを PyCharm にインストールし、次のインポート ライブラリを呼び出します。

そして、私は次のアーキテクチャを呼び出します。

事前トレーニング済みのモデルと重みのダウンロード

しかし、私は常に次のエラーメッセージを受け取ります:

DenseNet169 の場合: mask = node.output_masks[tensor_index] AttributeError: 'Node' オブジェクトに属性 'output_masks' がありません

keras.applications からの EfficientNetB5 のインポート EfficientNetB5 ファイル "C:\Users\QTR7701\AppData\Local\Programs\Python\Python37\lib\site-packages\effectivenet\initializers.py"、44 行目、呼び出しで return tf.random_normal( AttributeError: モジュール 'tensorflow' には属性 'random_normal' がありません

誰かが私を助けることができれば。

Google Colab で EfficientNetB1 をトレーニングしようとしていますが、Keras または Tensorflow.Keras からの正しいインポート ステートメントでさまざまな問題が常に発生しています。現在、これが私のインポートの様子です。

これが私のモデルの外観です

しかし、私の人生では、なぜ以下のエラーが発生するのかわかりません