tensorflow错误:显存/内存不够

原文链接:https://blog.csdn.net/Muzi_Water/java/article/details/88390840

原文链接:https://blog.csdn.net/wanglitao588/java/article/details/77033659


tensorflow错误:

“tensorflow.python.framework.errors_impl.ResourceExhaustedError: OOM when allocating tensor with shape[32,256,55,55]”

解决方法:

减少批处理Batch的大小

降低全连接层的维度

增加池化层

缩小输入图片大小

总之呢,就是显卡内存不能满足此次训练,所以就是要降低所需内存要求。


错误:InternalError: Dst tensor is not initialized.

分析:

出现这个错误一般是GPU内存耗尽,挂在后台进程中的IPython内核会这样做

解决办法:

运行程序之前,先运行export CUDA_VISIBLE_DEVICES=1,仅显卡设备1GPU可见,tensorflow 算是一个比较贪心的工具了就算用device_id指定gpu 也会占用别的GPU的显存资源 必须在执行程序前执行

export CUDA_VISIBLE_DEVICES=n(n为可见的服务器编号)再去执行Python 代码.py 才不会占用别的GPU资源

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