为什么小型和大型加载神经网络需要相同数量的RAM？

刚开始，我在caffe框架下训练了一个卷积神经网络，其模型重80Mb。虽然，我注意到在将它加载到我的项目之后，它需要几乎1 Gb的RAM。在互联网上，我发现任何CNN都需要大量的内存。这就是为什么我认为小CNN可以解决我的问题。我训练了另一个较少的层次。最终，该模型仅加权60Mb，但仍占用了先前的1Gb RAM内存。为什么小型和大型加载神经网络需要相同数量的RAM？

之前，你回答我的问题，请注意：

1）当我测量采取的内存量，我评论过我的项目的每一行和剩余的唯一的事情就是所加载的模型。

2）我已经确认使用终端命令“HTOP”截取的内存量（是它们是相等的）

P.S.我是DNN的新手，有没有其他解决方案？感谢您的帮助！

UPDATE

我创建了网与一个隐藏层（只是为了实验的缘故），并加载到我的项目。考虑到这个模型的权重只有160Kb，并且仍然需要1Gb的RAM内存，我当然不知道如何将caffe模型加载到项目中。我正在使用caffe库并使用类“分类器”加载模型。再次感谢您的帮助！

来源

2017-07-29 Nurzhan Abil_Akim

显而易见，您的进程在RAM中的大小并不取决于网络的大小。必须有别的东西。如果您对什么感兴趣 - 有内存分析工具，可以报告内存消失的位置。

来源

2017-07-29 11:40:12 arrowd

谢谢你的回应！是的，我已经明白了。正如我所说我已评论除“分类器分类器（model_file，trained_file，mean_file，label_file）;”这些课程需要我的RAM。你有什么想法我可以解决这个问题吗？ –

使用内存分析工具。它会告诉你什么需要记忆，但可能需要你从源头上构建咖啡。 – arrowd

哦，对不起，我没有得到你的第一个答案。我忘记了剖析工具。我会尝试它并写出输出。再一次，谢谢你！ –

为什么小型和大型加载神经网络需要相同数量的RAM？

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