内存设置

神经网络需要内存，而更雄心勃勃的SKIL项目将需要更多的内存分配给SKIL和笔记本。通常，内存不足是作为java.lang.OutOfMemoryError出现的，并且知道如何更改内存设置可以在将来防止这种情况发生。

环境变量

要解决Zeppelin（笔记本后面的系统）中的内存问题，请增加可用的JVM RAM数量。Zeppelin的默认配置在JVM上提供8GB的RAM和4GB的堆外空间。你可以通过更改默认DEFAULT_ZEPPELIN_JVM_ARGS环境变量并删除“进程”选项卡中的Zeppelin解释器进程来扩展这些参数。

设置此变量有两种方法：

• 启动SKIL Docker容器时指定-e
• 把它添加到 /etc/skil/skil-env.sh (或 /etc/profile.d/skil-env.sh 如果 /etc/skil-env.sh 不存在)

如果你有一个GPU（如K80），那么以下几行足以使你的系统最大化：

Shell

DEFAULT_ZEPPELIN_JVM_ARGS=-Xmx16g -Dorg.bytedeco.javacpp.maxbytes=16G -Dorg.bytedeco.javacpp.maxphysicalbytes=16G -Dorg.nd4j.versioncheck=false -Dorg.deeplearning4j.config.custom.enabled=false

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更新设置后，需要重新启动SKIL。如果你安装了bare-metal SKIL：

Shell

sudo systemctl stop skil
sudo systemctl start skil

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否则，你需要docker exec进入SKIL docker实例并从bash实例重新启动它。

Docker 内存

在某些情况下，除了其他调整之外，你可能还需要确保Docker在运行时有足够的内存。Windows和OSX上的Docker在用户界面中内置了这些功能。如果在Linux或服务器上运行并使用Docker CLI，则可以将值传递给--memory标记。请注意，这通常用于限制内存。
你可以在Docker网站上阅读更多内容。

常见错误

通常，当一个SKIL工作间或实验受到内存限制时，它会显示为类似于：

Scala

java.lang.OutOfMemoryError: Cannot allocate new DoublePointer(100000000): totalBytes = 588M, physicalBytes = 4G
    at org.bytedeco.javacpp.DoublePointer.<init>(DoublePointer.java:76)
    at org.nd4j.linalg.api.buffer.BaseDataBuffer.<init>(BaseDataBuffer.java:549)
    ...

image.gif

取决于你的代码中使用的NDArray的数据类型，这也可能与FloatPointers一起出现，或者在内存释放期间出现。