内存消耗随pass数增长，可能存在内存管理问题

[jueljust]

demo/image_classification

pass=0 mem%=24.4% mapped: 8370660K writeable/private: 8036476K shared: 0K
pass=6 mem%=37.4%

如果不是，请提供内存消耗与pass配置数据的关系，方便计算需要的资源

测试运行在local模式下

[reyoung]

@jueljust 麻烦问下，这个mem%是怎么计算出来的呢？

[jueljust]

@reyoung top显示的进程MEM%

mapped数据是 pmap -d {PID} | grep mapped 出来的结果

[gangliao]

#311

[reyoung]

@jueljust Are you using CACHE_PASS_IN_MEM in your dataprovider?

[jueljust]

@reyoung 我用的就是demo的image_classification 没有修改任何代码和配置
搜代码没搜到cache配置，应该就是用默认配置

原文
./image_classification/image_provider.py:61:@Provider(init_hook=hook)

没有显示指定cache配置

[reyoung]

@jueljust 那你是使用的GPU --use_gpu=1?

[jueljust]

@reyoung --use_gpu=1 被注释，未显式配置--use_cpu
机器上没有独立显卡

paddle train \
--config=$config \
--dot_period=10 \
--log_period=100 \
--test_all_data_in_one_period=1 \
# --use_gpu=1 \
--trainer_count=1 \
--num_passes=200 \
--save_dir=$output \
2>&1 | tee $log

[qingqing01]

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