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 ...
原文：Tensorflow:If you want to see a list of allocated tensors when OOM happens, add report_tensor_alloca
顯存不足，將batch size改小。 ...
2019-11-13 14:28 0 1194 推薦指數：
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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 ...
顯存不夠----ResourceExhaustedError (see above for traceback): OOM when allocating tensor with shape[4096]
ResourceExhaustedError (see above for traceback): OOM when allocating tensor with shape[4096] 類似問題 https://github.com/CharlesShang ...
tensorflow.python.framework.errors_impl.ResourceExhaustedError: OOM when allocating tensor with shape[1,1424,2128,64]
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''tensorflow.python.framework.errors_impl.ResourceExhaustedError: OOM when allocating tensor with shape[?]'' 錯誤分析
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