尝试使用 keras 训练我的深度学习模型时遇到问题。直到昨天都没有问题。现在，无论何时运行代码并且在它到达训练模型代码行（model.fit()）之前，总是会显示消息“运行时死亡”。
一世。以前我尝试使用 4 GB 的数据集，它运行良好
ii. 尝试使用 8 GB 的数据集和运行时不断重新启动。
iii. 尝试使用 4 GB 和 5 GB 数据集，错误“运行时死亡”不断提示。
该代码与标准迁移学习方法相关，尝试使用 InceptionNet 和 InceptionResNet。我不会在这里分享代码，因为代码将在深度学习挑战之一中提交。
尝试运行以下代码时，显示只有 564 MB 的 GPU-RAM 可用于进一步处理。
分配了多少 GPU
!ln -sf /opt/bin/nvidia-smi /usr/bin/nvidia-smi
!pip 安装 gputil
!pip 安装 psutil
!pip 安装人性化
导入psutil
导入人性化
导入操作系统
将 GPUtil 导入为 GPU
GPU = GPU.getGPUs()
gpu = GPU [0]
定义打印（）：
进程 = psutil.Process(os.getpid())
print("Gen RAM Free:" + humanize.naturalsize(psutil.virtual_memory().available), "I Proc size:" + humanize.naturalsize(process.memory_info().rss))
print("GPU RAM 空闲：{0:.0f}MB | 已用：{1:.0f}MB | Util {2:3.0f}% | 总 {3:.0f}MB".format(gpu.memoryFree, gpu.memoryUsed, gpu.memoryUtil*100, gpu.memoryTotal))
打印（）
这可能是问题背后的原因吗？