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…

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…

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…

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…

Update:2019/09/21 使用 tf.keras 时,请使用 tf.keras.optimizers 里面的优化器,不要使用 tf.train 里面的优化器,不然学习率衰减会出现问题. 使用 tf.keras 过程中,如果要使用 learning rate decay,不要使用 tf.train.AdamOptimizer() 等 tf.train 内的优化器,因为学习率的命名不同,导致 tf.keras 中学习率衰减的函数无法使用,一般都会报错 "AttributeError: 'T…

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…

cifar-10 每张图片的大小为 32×32,而 AlexNet 要求图片的输入是 224×224(也有说 227×227 的,这是 224×224 的图片进行大小为 2 的 zero padding 的结果),所以一种做法是将 cifar-10 数据集的图片 resize 到 224×224. 此时遇到的问题是,cifar-10 resize 到 224×224 时,32G 内存都将无法完全加载所有数据,在归一化那一步(即每个像素点除以 255)就将发生 OOM(out of memory)…

目录 从 PyTorch 中导出模型参数 第 0 步:配置环境 第 1 步:安装 MMdnn 第 2 步:得到 PyTorch 保存完整结构和参数的模型(pth 文件) 第 3 步:导出 PyTorch 模型的参数,保存至 hdf5 文件 可能遇到的问题 验证从 PyTorch 导出的 AlexNet 预训练模型 Attentions References tf.keras 的预训练模型都放在了'tensorflow.python.keras.applications' 目录下,在 tensor…

tf.keras.metric 里面竟然没有实现 F1 score.recall.precision 等指标,一开始觉得真不可思议.但这是有原因的,这些指标在 batch-wise 上计算都没有意义,需要在整个验证集上计算,而 tf.keras 在训练过程中计算 acc.loss 都是一个 batch 计算一次的,最后再平均起来.Keras 2.0 版本将 precision, recall, fbeta_score, fmeasure 等 metrics 移除了. 虽然 tf.keras.me…