Hacktoberfest 2026: những issue maintainer đã đánh dấu cho tháng Mười, đang mở và phù hợp người mới. Xem issue Hacktoberfest

TensorFlow image classification tests running out of memory on Linux x64

Đang mở Phù hợp với người mới
  • Có gì không ổn?
#7,836 0 bình luận 0 reaction 0 người được giao Xem trên GitHub

Maintainer thường phản hồi trong vòng 2 ngày

Chưa có ai nhận issue này.

Đánh giá

Độ khó
2/5
Thời gian dự kiến
1-3 giờ
Mức phù hợp với người mới
62/100
Loại issue
Lỗi
Độ rõ ràng
Đặc tả rõ ràng
Mức độ hoạt động
Sôi nổi
Công nghệ
csharp, linux, tensorflow
Lĩnh vực
machine-learning, testing

Hướng nghiên cứu

Bắt đầu với sáu phương thức huấn luyện phân loại hình ảnh của TensorFlow và các thuộc tính kiểm thử của chúng trong dự án kiểm thử TensorFlow, sau đó kiểm tra cách áp dụng các điều kiện nền tảng và cấu hình build cho những kiểm thử lân cận. Cách ly nhóm các phương thức huấn luyện này cho những lần chạy cục bộ trên Linux x64 và cả hai cấu hình Debug, Release, đồng thời giữ nguyên các kiểm thử và nền tảng TensorFlow khác. Hoàn tất khi các trường hợp huấn luyện được chỉ định bị bỏ qua trên Linux x64, còn những kiểm thử khác vẫn được bật.

Do mô hình lập chỉ mục viết ra từ nội dung của issue.

Mô tả

area-TensorFlow untriaged

System Information (please complete the following information):

  • OS & Version: Ubuntu 22.04 and CentOS Stream 9 x64 Helix containers.
  • ML.NET Version: PR #7833, commit 100af589f.
  • .NET Version: .NET 8, Debug and Release.

Describe the bug
Accurate native-library detection enables previously skipped TensorFlow tests. The process exits with code 137 during TensorFlowImageClassificationWithExponentialLRScheduling in Release and TensorFlowImageClassificationBadImages in Debug. Debug logs report peak memory up to 7.2 GB. An OOM kill is suspected, not kernel-confirmed.

Screenshots, Code, Sample Projects
Ubuntu Debug log · Ubuntu Release log

Additional context
Temporarily quarantine the six image-classification training methods (10 test cases) as a group on Linux x64, including local runs and both build configurations. This covers default training, architecture variants, learning-rate scheduling, early stopping, and bad images. Keep non-training TensorFlow tests and other platforms enabled.

Reproduced outside Helix in Ubuntu 22.04 WSL x64 with the original Release binaries, .NET 8.0.16 and two CPUs: at a 16 GiB limit, 36 tests passed with 2 existing skips (peak RSS about 14.2 GiB). At an experimental 8 GiB limit, the kernel OOM-killed dotnet during BadImages. This does not establish the actual Helix memory limit. Memory retention across tests may contribute, so individual skips may only move the failure later.

The two initial skips were honored, but build 1643911 was killed later in TensorFlowImageClassification or TensorFlowImageClassificationEarlyStopping (Ubuntu Release log). The latest payload also OOM-kills at 8 GiB in WSL. Enabling the existing per-test GC option did not prevent the OOM, so that experiment was reverted.

With the training-group quarantine, the same 8 GiB WSL reproduction completes successfully: 26 passed and 8 reported skips (6 training methods plus 2 existing model-unavailable skips), with peak RSS about 1.26 GiB. The two quarantined theories cover multiple data rows. Linux CI still needs to rerun; this is a temporary coverage reduction, not a fix for the memory retention.

Ngôn ngữ chính
C#
Star
9.4k
Fork
2k
Merge trung bình
2 ngày 14 giờ
Pull request đã merge (30 ngày)
50

Chuẩn bị môi trường

Bắt đầu từ đâu

  1. Đọc hết issue, rồi đọc hướng dẫn đóng góp của dự án.
  2. Bình luận trên issue rằng bạn sẽ nhận — tránh hai người làm cùng một việc.
  3. Fork repository và làm thay đổi trên một nhánh.
  4. Mở pull request có tham chiếu số hiệu của issue.

Issue khác của dotnet/machinelearning

Tất cả issue của dotnet/machinelearning

Issue tương tự

Thêm issue về C#

Nhận issue mới trong hộp thư của bạn

Bản tóm tắt ngắn những issue GitHub phù hợp với người mới.