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 ...

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 ...

ResourceExhaustedError (see above for traceback): OOM when allocating tensor with shape[4096] 类似问题 https://github.com/CharlesShang ...

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 ...

此文转载自：https://blog.csdn.net/weixin_43543177/article/details/110206274 tensor&list[tensors] Construct list ...

此文转载自：https://blog.csdn.net/weixin_43543177/article/details/110206274#commentBox tensor&list[tensors ...

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 ...