ResourceExhaustedError see above for traceback : OOM when allocating tensor with shape 類似問題https: github.com CharlesShang TFFRCNN issues 參考： http: blog.csdn.net qing hua article details 方案： take a loo ...
2018-02-08 11:01 0 5311 推薦指數：
出現這個的原因是gpu顯存不夠導致的，一般是我們設置了程序根據需求增長導致的 這里，我們設置 allow_growth=False 就可以控制顯存使用的增長，從而控制顯存的使用，而不會程序運行一半報錯。 這種情況是建立在我們的顯存比較小的情況下使用的策略，如果說我們顯存夠大則不 ...
錯誤：最近，在嘗試運行我以前博客代碼的時候出現了如下錯誤 2020-04-03 10:53:22.982491: W tensorflow/core/common_runtime/bfc_al ...
tensorflow.python.framework.errors_impl.ResourceExhaustedError: OOM when allocating tensor with shape[1,1424,2128,64] 1、開始以為是 是顯卡顯存不足，沒有想到是gpu問題 ...
這是tensorflow 一個經常性錯誤，錯誤的原因在於：顯卡內存不夠。 解決方法就是降低顯卡的使用內存，途徑有以下幾種措施: 1 減少Batch 的大小 2 分析錯誤的位置，在哪一層出現顯卡不夠，比如在全連接層出現的，則降低全連接層的維度，把2048改成1042啥的 3 增加pool 層 ...
在使用tensorflow的object detection時，出現以下報錯 tensorflow Resource exhausted: OOM when allocating tensor with shape 可能的解決方法： 減小訓練的batch大小 ...
運行以下類似代碼： 最后會報錯： 解決辦法： 如： 詳細報錯如下： References Keras解決OOM超內存問題 -- silent56_th Keras 循環訓練模型跑數據時內存泄漏的問題解決辦法 -- jemmie_w ...
tensorflow-gpu驗證准確率是報錯如上： 解決辦法： 1. 加入os.environ['CUDA_VISIBLE_DEVICES']='2' 強制使用CPU驗證-----慢 2.'b ...
當你們在用模型加載，tensorflow-gpu預測的時候，有沒有出現這樣的錯誤？？ 經過網上的資料查閱，更多的解釋是GPU的顯存不足造成的，於是乎，我查看了一下GPU顯存：nvidia-smi 不看不知道，一看確實是那么回事：tensorflow-gpu執行默認將GPU顯存占滿，官 ...
