tensorflow gpu验证准确率是报错如上： 解决办法： . 加入os.environ CUDA VISIBLE DEVICES 强制使用CPU验证 慢 . batch size , 降低为 ，即可使用GPU跑 快 ...
2019-07-22 12:43 0 2375 推荐指数：
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 ...
运行报错tensorflow/core/framework/op_kernel.cc:1111] OP_REQUIRES failed at transpose_op.cc:199 : Resource exhausted: OOM when allocating tensor ...
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 ...
\op_kernel.cc:1318] OP_REQUIRES failed at save_restore_v ...
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- ...
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 ...
ResourceExhaustedError (see above for traceback): OOM when allocating tensor with shape[4096] 类似问题 https://github.com/CharlesShang ...
