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 silent 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 ...
2019-06-04 14:21 0 3622 推薦指數：
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 ...
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 ...
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 ...
ResourceExhaustedError (see above for traceback): OOM when allocating tensor with shape[4096] 類似問題 https://github.com/CharlesShang ...
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 ...
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 ...
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 ...
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 ...
