小编Abh*_*bey的帖子

我有一个很大的输入特征作为大小500x500x500和10000此类样本的3D 数组。和尺寸标签500x500x500x500。我创建了一个输入形状的模型，在输入处500x500x500仅使用Conv3D一层，Dense在输出处仅使用一层（我有自己的理由在输出处使用密集层），网络的输出形状为500x500x500x500.

以下是我使用的最低限度模型：

ip = Input(shape=(500,500,500,1))  
x = Conv3D(100,3,activation="relu",padding='same')(ip)
x = Dense(500,activation="softmax")(x)
nn = Model(inputs=ip, outputs=x)

以下是摘要：

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Layer (type)                 Output Shape              Param #   
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input_5 (InputLayer)         (None, 500, 500, 500, 1)  0         
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conv3d_4 (Conv3D)            (None, 500, 500, 500, 100 2800      
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dense_4 (Dense)              (None, 500, 500, 500, 500 50500     
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Total params: 53,300
Trainable params: 53,300
Non-trainable params: 0
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当我运行模型时出现内存错误，因为我有 64 GB RAM …