这是tensorflow 一个经常性错误，错误的原因在于：显卡内存不够。 解决方法就是降低显卡的使用内存，途径有以下几种措施: 减少Batch 的大小 分析错误的位置，在哪一层出现显卡不够，比如在全连接层出现的，则降低全连接层的维度，把 改成 啥的 增加pool 层，降低整个网络的维度。 修改输入图片的大小 总结以下：想进一切办法降维，降低网络的维度。 ...
2018-06-21 20:34 0 4872 推荐指数：
tensorflow.python.framework.errors_impl.ResourceExhaustedError: OOM when allocating tensor with shape[1,1424,2128,64] 1、开始以为是 是显卡显存不足，没有想到是gpu问题 ...
错误：最近，在尝试运行我以前博客代码的时候出现了如下错误 2020-04-03 10:53:22.982491: W tensorflow/core/common_runtime/bfc_allocator.cc:271] Allocator (GPU_0_bfc) ran out ...
在使用tensorflow的object detection时，出现以下报错 tensorflow Resource exhausted: OOM when allocating tensor with shape 可能的解决方法： 减小训练的batch大小 ...
ResourceExhaustedError (see above for traceback): OOM when allocating tensor with shape[4096] 类似问题 https://github.com/CharlesShang ...
出现这个的原因是gpu显存不够导致的，一般是我们设置了程序根据需求增长导致的 这里，我们设置 allow_growth=False 就可以控制显存使用的增长，从而控制显存的使用，而不 ...
记一次超级蠢超级折磨我的bug。 报错内容： tensorflow.python.framework.errors_impl.InvalidArgumentError: You must feed a value for placeholder tensor 'x_1' with dtype ...
tensorflow-gpu验证准确率是报错如上： 解决办法： 1. 加入os.environ['CUDA_VISIBLE_DEVICES']='2' 强制使用CPU验证-----慢 2.'batch_size', 降低为32，即可使用GPU跑------快 ...
近日，在使用CascadeRCNN完成目标检测任务时，我在使用这个模型训练自己的数据集时出现了如下错误： 具体如下截图所示： 我使用的教程是这个链接：cascade r-cnn训练和测试(tensorflow框架) 在出现这个错误的时候，以为是数据集的错误，在经过多次检查 ...
