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.…

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…

运行以下类似代码: while True: inputs, outputs = get_AlexNet() model = tf.keras.Model(inputs=inputs, outputs=outputs) model.summary() adam_opt = tf.keras.optimizers.Adam(learning_rate) # The compile step specifies the training configuration. model.compile(opt…

ResourceExhaustedError (see above for traceback): OOM when allocating tensor with shape[4096] 类似问题 https://github.com/CharlesShang/TFFRCNN/issues/68 参考: http://blog.csdn.net/qing101hua/article/details/77153222 方案: take a look at the memory usage of y…

报错信息: 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:localhost/replica:0/task:0/device:GPU:0 by allocator GPU_0_bfc 大概意思是资源耗尽,无法在分配tensor了. 因为我之前有跑其他程序,然后使用ctrl+z中…

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,比如在全连接层出现的,则降低全连接层的维度,把2048改成1042啥的 3 增加pool 层,降低整个网络的维度. 4 修改输入图片的大小 总结以下:想进一切办法降维,降低网络的维度.…

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 不看不知道,一看确实是那么回事:tensorflow-gpu执行默认将GPU显存占满,官网也做了解释说明:https://www.tensorflow.org/guide/using_gpu 刚开始没有看到官网的解释,思路是当程序执行完成之后,能不能自动的执行释放显存的程序,网上这方面的代码不多,后来又…

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_size', 降低为32,即可使用GPU跑------快…

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,没有加关键字参数one_hot=True 应该为: mnist = input_data.read_data_sets("MNIST_data/", one_hot=True)…

tensorflow models api:ValueError: Tensor conversion requested dtype string for Tensor with dtype float32: 'Tensor("arg0:0", shape=(), dtype=float32, device=/device:CPU:0)' 这个原因是你的tf-record有问题哈.检查pipline里面的tfrecord.…

https://blog.csdn.net/zz2230633069/article/details/82669546 2018年09月12日 22:56:50 一只tobey 阅读数:727   1.numpy类型:numpy.ndarray  对于图片读取之后(H,W,C)或者(batch,H,W,C) (1)在元素总数不变的情况下:numpy类型的可以直接使用方法numpy.reshape任意改变大小,numpy.expand_dims增加维度,大小是1(这个函数可以参考numpy.exp…

[开发技巧]·TensorFlow中numpy与tensor数据相互转化 个人主页–> https://xiaosongshine.github.io/ - 问题描述 在我们使用TensorFlow进行深度学习训练时,很多时候都是与Numpy数据打招呼,例如我们csv或者照片数据等.但是我们都知道,TensorFlow训练时都是使用Tensor来存储变量的,并且网络输出的结果也是Tensor. 一般情况下我们不会感受到Numpy与Tensor之间的区别,因为TensorFlow网络在输入Nump…

在将 列表或元组 数据转换成 dataset类型时 import numpy as np import tensorflow as tffrom sklearn.cross_validation import train_test_split pic_array=np.ones((60,160,3)) #图片的长宽为60*160,每个像素点的由rgb3个值表示像素pic_txt_array=np.ones((26,4)) #表示单个字母的向量长为26,共4个字母data_x=[pic_array…

Gokula Krishnan Santhanam认为,大部分深度学习框架都包含以下五个核心组件: 张量(Tensor) 基于张量的各种操作 计算图(Computation Graph) 自动微分(Automatic Differentiation)工具 BLAS.cuBLAS.cuDNN等拓展包 . . 一.张量的理解 本节主要参考自文章<开发丨深度学习框架太抽象?其实不外乎这五大核心组件> . 1.张量的解读 张量是所有深度学习框架中最核心的组件,因为后续的所有运算和优化算法都是基于张量进…

https://segmentfault.com/a/1190000008793389 抽取 tf.slice(input_, begin, size, name=None):按照指定的下标范围抽取连续区域的子集 tf.gather(params, indices, validate_indices=None, name=None):按照指定的下标集合从axis=0中抽取子集,适合抽取不连续区域的子集  begin为下标起始位置,size为获取个数 input = [[[1, 1, 1], [2…

numpy与tensor数据相互转化: *Numpy2Tensor 虽然TensorFlow网络在输入Numpy数据时会自动转换为Tensor来处理,但是我们自己也可以去显式的转换: data_tensor= tf.convert_to_tensor(data_numpy) *Tensor2Numpy 网络输出的结果仍为Tensor,当我们要用这些结果去执行只能由Numpy数据来执行的操作时就会出现莫名其妙的错误.解决方法: with tf.Session() as sess: data_num…

学卷积神经网络的理论的时候,我觉得自己看懂了,可是到了用代码来搭建一个卷积神经网络时,我发现自己有太多模糊的地方.这次还是基于MINIST数据集搭建一个卷积神经网络,首先给出一个基本的模型,然后再用Batch Norm.Dropout和早停对模型进行优化:在此过程中说明我在调试代码过程中遇到的一些问题和解决方法. 一.搭建基本的卷积神经网络 第一步:准备数据 在<Hands on Machine Learning with Scikit-Learn and TensorFlow>这本书上,用的…

在mnist上测试卷积网络时,显存不够导致下面的报错: ResourceExhaustedError (see above for traceback): OOM when allocating tensor with shape[10000,32,28,28] and type float on /job:localhost/replica:0/task:0/device:GPU:0 by allocator GPU_0_bfc [[node layer1-conv1/Conv2D (defi…

错误1:  训练正常开始后,能正常看到日志输出,但中途报错 ResourceExhaustedError (see above for traceback): OOM when allocating tensor with shape[1435,9,256] ..................... ResourceExhaustedError (see above for traceback): OOM when allocating tensor with shape[1435,9,256…

https://github.com/fizyr/keras-retinanet 根据此网站的方法,利用Pascal VOC 2007数据集开始训练,出现error: D:\JupyterWorkSpace\keras-retinanet>python D:\\JupyterWorkSpace\\keras-retinanet\\keras_retinanet\\bin\\train.py pascal D:\\JupyterWorkSpace\\VOCdevkit\\VOC2007 --ste…

目录 0. 简介 1. 安装 1.1 安装 CUDA 和 cuDNN 2. 数据集 2.1 使用 tensorflow_datasets 导入公共数据集 2.2 数据集过大导致内存溢出 2.3 加载 cifar10 数据时报错 3. 评价指标 3.1 实现 F1 socre.precsion.recall 4. 优化器 4.1 AdamW 优化器示例程序 4.2 tf.keras 1.x 在使用 learning rate decay 时不要使用 tf.train 内的优化器 5. 模型 5.1…

title: TensorFlow训练MNIST报错ResourceExhaustedError date: 2018-04-01 12:35:44 categories: deep learning tags: MNIST TensorFlow 在最后测试的一步报错: ResourceExhaustedError (see above for traceback): OOM when allocating tensor 搜索了一下才知道是GPU显存不足(emmmm....)造成的,可以把最后测…

张量(Tensor) 在Tensorflow中,变量统一称作张量(Tensor). 张量(Tensor)是任意维度的数组. 0阶张量:纯量或标量 (scalar), 也就是一个数值,例如,\'Howdy\' 或 5 1阶张量:向量 (vector)或矢量,也就是一维数组(一组有序排列的数),例如,[2, 3, 5, 7, 11] 或 [5] 2阶张量:矩阵 (matrix),也就是二维数组(有序排列的向量),例如,[[3.1, 8.2, 5.9][4.3, -2.7, 6.5]] 3阶张量:三维…

获取Tensor维度的两种方法: Tensor.get_shape() 返回TensorShape对象, 如果需要确定的数值而把TensorShape当作list使用,肯定是不行的. 需要调用TensorShape的as_list()方法, 需要调用TensorShape.as_list()方法来获取维度数值. 来实践一下: import tensorflow as tf a = tf.zeros(shape=[10,20]) b = a.get_shape() c = b.as_list()…

tensorflow,即是 tensor flows,在 computation graph 中 flows(流动)的不是别人,正是 tensor: 1. tensor 基本属性 tensor 的名字:t.op.name tensor 的尺寸:t.get_shape().as_list() W = tf.Variable(tf.zeros([784, 10]), name='Weight') W.op.name # Weight W.get_shape().as_list() # [784, 1…

首先说明tf中tensor有两种shape,分别为static (inferred) shape和dynamic (true) shape,其中static shape用于构建图,由创建这个tensor的op推断(inferred)得来,故又称inferred shape.在实际运行中,常常出现图中tensor的具体维数不确定而用placeholder代替的情况,因此static shape未必是已知的.tensor在训练过程中的实际维数被称为dynamic shape,而dynamic sha…

一 初始化RNN 上一节中介绍了 通过cell类构建RNN的函数,其中有一个参数initial_state,即cell初始状态参数,TensorFlow中封装了对其初始化的方法. 1.初始化为0 对于正向或反向,第一个cell传入时没有之前的序列输出值,所以需要对其进行初始化.一般来讲,不用刻意取指定,系统会默认初始化为0,当然也可以手动指定其初始化为0. initial_state = lstm_cell.zero_state(batch_size, dtype=tf.float32) 2.初…

本节主要介绍在TensorFlow中实现LSTM以及GRU网络. 一 LSTM网络 Long Short Term 网络—— 一般就叫做 LSTM ——是一种 RNN 特殊的类型,可以学习长期依赖信息.LSTM 由 Hochreiter & Schmidhuber (1997) 提出,并在近期被 Alex Graves 进行了改良和推广.在很多问题,LSTM 都取得相当巨大的成功,并得到了广泛的使用. LSTM 通过刻意的设计来避免长期依赖问题.记住长期的信息在实践中是 LSTM 的默认行为,而…

上一节,我们已经讲解了使用全连接网络实现手写数字识别,其正确率大概能达到98%,这一节我们使用卷积神经网络来实现手写数字识别, 其准确率可以超过99%,程序主要包括以下几块内容 [1]: 导入数据,即测试集和验证集 [2]: 引入 tensorflow 启动InteractiveSession(比session更灵活) [3]: 定义两个初始化w和b的函数,方便后续操作 [4]: 定义卷积和池化函数,这里卷积采用padding,使得 输入输出图像一样大,池化采取2x2,那么就是4格变一格 [5]…

近几年,信息时代的快速发展产生了海量数据,诞生了无数前沿的大数据技术与应用.在当今大数据时代的产业界,商业决策日益基于数据的分析作出.当数据膨胀到一定规模时,基于机器学习对海量复杂数据的分析更能产生较好的价值,而深度学习在大数据场景下更能揭示数据内部的逻辑关系.本文就以大数据作为场景,通过自底向上的教程详述在大数据架构体系中如何应用深度学习这一技术.大数据架构中采用的是hadoop系统以及Kerberos安全认证,深度学习采用的是分布式的Tensorflow架构,hadoop解决了大数据的存储问…