在使用tensorflow的object detection时，出现以下报错

tensorflow Resource exhausted: OOM when allocating tensor with shape

可能的解决方法：
减小训练的batch大小

tensorflow报错 tensorflow Resource exhausted: OOM when allocating tensor with shape的更多相关文章

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    运行以下类似代码: while True: inputs, outputs = get_AlexNet() model = tf.keras.Model(inputs=inputs, outputs= ...

  2. 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。。。。。

    报错信息: OP_REQUIRES failed at assign_op.h:111 : Resource exhausted: OOM when allocating tensor with sh ...

  3. 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 ...

  4. 显存不够----ResourceExhaustedError (see above for traceback): OOM when allocating tensor with shape[4096]

    ResourceExhaustedError (see above for traceback): OOM when allocating tensor with shape[4096] 类似问题 h ...

  5. 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 ...

  6. ''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 ...

  7. TensorFlow OOM when allocating tensor with shape[5000,384707]

    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 usi ...

  8. import tensorflow 报错： tf.estimator package not installed.

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  9. 【python】python安装tensorflow报错：python No matching distribution found for tensorflow==1.12.0

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