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…

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…

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…

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…

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…

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.…

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.…

import tensorflow 报错: tf.estimator package not installed. 解决方案1: 安装 pip install tensorflow-estimator==1.10.12 解决方案2: downgrade pandas from 0.23.4 to 0.23.0 upgrade matplotlib to 3.0.0…

python安装tensorflow报错:python No matching distribution found for tensorflow==1.12.0 python版本是3.7.2 要安装的tensorflow版本是1.12.0 pip版本是18.1 安装操作是在pycharm上进行操作的. 但是一安装就报错:python No matching distribution found for tensorflow==1.12.0 解决办法: 将python进行退版本,也就是卸载当前这…