昨天跑程序还很溜,今天本打算再进一步,结果。。。服务器歇菜,一直提示CUDA driver version is insufficient for CUDA runtime version 关键是服 ...
成因: 未给系统指定相应使用的GPU 解决: 层面 : 针对单个程序: CUDA VISIBLE DEVICES python main.py import os os.environ CUDA VISIBLE DEVICES 层面 : 针对各个虚拟环境: 修改 .virtualenv YOUR VENV bin postactivate, 在末尾添加行export CUDA VISIBLE DE ...
2017-11-14 16:47 0 5722 推荐指数:
昨天跑程序还很溜,今天本打算再进一步,结果。。。服务器歇菜,一直提示CUDA driver version is insufficient for CUDA runtime version 关键是服 ...
原因: 使用 GPU 版 TensorFlow ,并且在显卡高占用率的情况下(比如玩游戏)训练模型,要注意在初始化 Session 的时候为其分配固定数量的显存,否则可能会在开始训练的时候直接报错退出。 解决方法: 原先代码: 现在代码: ...
问题描述 IDE:pycharm,环境中安装tensorflow-gpu 1.8.0 ,Cuda9 ,cudnn 7,等,运行代码 报错如下 解决方案 在代码中添加gpu的配置代码 来源:CSDN 原文:https://blog.csdn.net ...
发现博客: https://blog.csdn.net/u010752600/article/details/79534910 于是找到解决方法。 sud ...
如题,keras出现以上错误,解决办法: 找到占用gpu的进程: 杀死这些进程即可: ...
最近在hive里将mr换成spark引擎后,执行插入和一些复杂的hql会触发下面的异常: 未能创建spark客户端的原因有这几个: 1,spark没有打卡 2,spark和h ...
我之前用keras 调用 tf 后端训练的时候,经常出现显存分配错误的问题。保险的方法是手动指定显存分配。 import tensorflow as tffrom keras.backend.tensorflow_backend import set_sessionconfig ...
GPU版的tensorflow在模型训练时遇到Blas GEMM launch failed错误,或者keras遇到相同错误(keras 一般将tensorflow作为backend,如果安装了GPU版本的tensorflow,那么在使用keras时会优先使用GPU),类似报错 ...