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 silent 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 ...
2019-06-04 14:21 0 3622 推荐指数：
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 ...
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 ...
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 ...
ResourceExhaustedError (see above for traceback): OOM when allocating tensor with shape[4096] 类似问题 https://github.com/CharlesShang ...
当你们在用模型加载，tensorflow-gpu预测的时候，有没有出现这样的错误？？ 经过网上的资料查阅，更多的解释是GPU的显存不足造成的，于是乎，我查看了一下GPU显存：nvidia-smi 不看不知道，一看确实是那么回事：tensorflow-gpu执行默认将GPU显存占满，官 ...
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 ...
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 ...
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 ...
