keras 報錯 ValueError: Tensor conversion requested dtype int32 for Tensor with dtype float32: 'Tensor("embedding_1/random_uniform:0", shape=(5001, 128
/random_uniform:0", shape=(5001, 128), dtype=float32)' ...
原文：OOM when allocating tensor of shape [] and type float [[node conv2d_224/kernel/Initializer/random_uniform/min (defined at ./intances/utils.py:19) ]]
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，官網也做了解釋說明：https: www.tensorflow.org guide using gpu 剛開始沒有看到官 ...
2019-05-29 11:34 0 757 推薦指數：
相關推薦
【tf.keras】Resource exhausted: OOM when allocating tensor with shape [9216,4096] and type float on /job:localhost/replica:0/task:0/device:GPU
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 ResourceExhaustedError (see above for traceback): OOM when allocating tensor with shape[256,256,15,15] and type float on 報錯（顯存不夠報錯）
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 ...
Resource exhausted: OOM when allocating tensor with shape[3,3,384,384] and type float on /job:localhost/replica:0/task:0/device:GPU:0 by allocator
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：基於tensorflow識別mnist數據集出現ResourceExhaustedError (see above for traceback): OOM when allocating tensor with shape[10000,32,28,28] and type float on
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 ...
Keras (Tensor conversion requested dtype int32 for Tensor with dtype float32: 'Tensor("embedding_1/random_uniform:0", shape=(20000, 100), dtype
這個問題出現根本原因是keras以及tensorflow的版本（服務器與本地）不一致 通過 Python import keras，tensorflow keras._ ...
OP_REQUIRES failed at conv_ops.cc:386 : Resource exhausted: OOM when allocating tensor with shape..
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 ...
tensorflow報錯 tensorflow Resource exhausted: OOM when allocating tensor with shape
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 ...