穷人的福音——Kaggle

在学tensorflow的时候，发现训练模型会出现这个错误：

tensorflow.python.framework.errors_impl.ResourceExhaustedError: OOM when allocating tensor with shape[16,64,254,254] and type float on /job:localhost/replica:0/task:0/device:GPU:0 by allocator GPU_0_bfc
[[node Conv2DBackpropInput_7 (defined at D:\study\python3.7.7\lib\site-packages\tensorflow_core\python\framework\ops.py:1751) ]]
Hint: If you want to see a list of allocated tensors when OOM happens, add report_tensor_allocations_upon_oom to RunOptions for current allocation info.
[Op:__inference_distributed_function_1811]
Function call stack:
distributed_function

查了查百度，说是GPU不够用的。哭死，难道穷人不配学深度学习吗？？？
终于，功夫不负有心人啊，我遇到了穷人的福音——Kaggle

kaggle的注册

Kaggle的使用

当我们注册好账号之后，点击左边那里的Notebooks

点击完了之后，右上方会出现 New Notebooks，我们继续点它
之后会进入下面这个界面，前面两个我们默认就好，就Python和Notebook，下面的是问你需不需要用谷歌云服务以及加速器的选择，这里我们直接默认就好，后面需要的话可以再修改。然后我们点击下面的create。
这里的其它部分的功能以及操作跟Jupyter Notebook很相似，在右边，最上面的Data是数据集，你可以在这里面添加你自己的数据集，也可以直接下载网上有的，当然，上传的话也需要fq。下面settings里的accelerator可以选择你想用的加速器，我平时用来训练就是直接选GPU，但不用的时候记得把它关了，一个星期可以免费使用三十个小时，每次训练的时长不能超过八小时，如果超过八小时的话，可以把数据集分开测试。再下面的internet就是如果你的程序中有需要在线下载什么东西的话就可以打开它。