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 ...
2018-08-28 16:32 0 951 推薦指數：
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.'batch_size', 降低為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、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 ...
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 ...
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 ...
報錯信息： 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 ...
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_allocator.cc:271] Allocator (GPU_0_bfc) ran out ...
ResourceExhaustedError (see above for traceback): OOM when allocating tensor with shape[4096] 類似問題 https://github.com/CharlesShang ...
