在session范围内不要进行eval()或者convert_to_tensor()操作， 否则会造成OOM，或者报出错误：GraphDef cannot be larger than 2GB using input pipelines。

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  4. 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 GPU_0。。。。。

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  5. ''tensorflow.python.framework.errors_impl.ResourceExhaustedError: OOM when allocating tensor with shape[?]'' 错误分析

    这是tensorflow 一个经常性错误,错误的原因在于:显卡内存不够. 解决方法就是降低显卡的使用内存,途径有以下几种措施: 1 减少Batch 的大小 2 分析错误的位置,在哪一层出现显卡不够,比 ...

  6. OOM when allocating tensor of shape [] and type float [[node conv2d_224/kernel/Initializer/random_uniform/min (defined at ./intances/utils.py:19) ]]

    当你们在用模型加载,tensorflow-gpu预测的时候,有没有出现这样的错误?? 经过网上的资料查阅,更多的解释是GPU的显存不足造成的,于是乎,我查看了一下GPU显存:nvidia-smi 不看 ...

  7. OP_REQUIRES failed at conv_ops.cc:386 : Resource exhausted: OOM when allocating tensor with shape..

    tensorflow-gpu验证准确率是报错如上: 解决办法: 1. 加入os.environ['CUDA_VISIBLE_DEVICES']='2' 强制使用CPU验证-----慢 2.'batch ...

  8. tensorflow ValueError: Cannot feed value of shape (5000,) for Tensor 'output:0', which has shape '(?, 10)'

    提供的训练数据和定义的模型之间的维度不对应. 在MNIST手写数字识别时,在 mnist = input_data.read_data_sets("MNIST_data/") 中, ...

  9. tensorflow models api:ValueError: Tensor conversion requested dtype string for Tensor with dtype float32: 'Tensor("arg0:0", shape=(), dtype=float32, device=/device:CPU:0)'

    tensorflow models api:ValueError: Tensor conversion requested dtype string for Tensor with dtype flo ...

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