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 ...
2018-08-28 16:32 0 951 推荐指数：
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 ...
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 ...
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: 1 减少Batch 的大小 2 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2048改成1042啥的 3 增加pool 层 ...
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，而不会程序运行一半报错。 这种情况是建立在我们的显存比较小的情况下使用的策略，如果说我们显存够大则不 ...
运行以下类似代码： 最后会报错： 解决办法： 如： 详细报错如下： References Keras解决OOM超内存问题 -- silent56_th Keras 循环训练模型跑数据时内存泄漏的问题解决办法 -- jemmie_w ...
报错信息： OP_REQUIRES failed at assign_op.h:111 : Resource exhausted: OOM when allocating tensor with shape[3,3,384,384] and type float on /job ...
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 ...
ResourceExhaustedError (see above for traceback): OOM when allocating tensor with shape[4096] 类似问题 https://github.com/CharlesShang ...
