Tensorflow训练之Allocator (GPU_0_bfc) ran out of memory trying to allocate 1.00MiB.

最新推荐文章于 2025-09-17 09:49:57 发布
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#Tensorflow训练

博客提及在Tensorflow训练中，可通过减少batchsize的大小来进行相关操作，这属于信息技术领域中深度学习训练的内容。
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减少batchsize的大小

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05-31
这是由于GPU内存不足导致的错误。有两种解决方法： 1. 减少模型的内存占用。可以尝试减少模型的层数或者每层的神经元数量等。 2. 增加GPU内存。可以安装更大的GPU或者使用分布式训练等方法来增加内存。 另外，也...
2023-06-09 14:36:39.705522: W tensorflow/core/common_runtime/bfc_allocator.cc:479] Allocator (GPU_0_bfc) ran out of memory trying to allocate 768.00MiB (rounded to 805306368)requested by op AddV2 If the cause is memory fragmentation maybe the environment variable 'TF_GPU_ALLOCATOR=cuda_malloc_async' will improve the situation.
06-10
这个警告是 TensorFlow ...警告中提到可以尝试设置环境变量 `TF_GPU_ALLOCATOR=cuda_malloc_async` 来解决内存碎片化的问题，进而提高显存使用效率。如果这个警告频繁出现，可以考虑减小模型规模或者使用更大的显存。
Allocator (GPU_0_bfc) ran out of memory trying to allocate 3.90GiB with freed_by_count=0. The caller indicates that this is not a failure, but may mean that there could be performance gains if more memory were available.
06-10
这个错误提示说明 GPU 内存不足，无法分配 3.90GB 的内存来完成某个操作。以下是一些解决方法： 1. 减小 batch_size 减小 batch_size 可以减少显存的占用，但会增加训练时间。可以逐渐调整 batch_size 的大小，...
2025-07-15 08:22:49.715539: W tensorflow/core/common_runtime/bfc_allocator.cc:479] Allocator (mklcpu) ran out of memory trying to allocate 2.19GiB (rounded to 2353790976)requested by op AddV2什么意思
07-16
1. "Allocator (GPU_0_bfc) ran out of memory trying to allocate 7.81MiB" (引用[1]) 2. "Allocator mklcpu out of memory 2.19GiB AddV2 error" (用户新提出的问题) 用户的问题集中在第二个错误：Allocator ...
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问题描述 Allocator (GPU_0_bfc) ran out of memory trying to allocate 7.81MiB (rounded to 8192000)requested by op efficientnet-b1/blocks_10/tpu_batch_normalization_2/FusedBatchNormV3 环境 Ubuntu18.04; cuda11; tf-gpu=2.4.0 解决思路 问题意思时显存不够用，还需要7.81MB的现存。 查看现存使用情况：nvi
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