Tensorflow ERROR:ResourceExhaustedError :OOM when allocating tensor with shape []

最新推荐文章于 2023-03-06 11:30:13 发布
原创 最新推荐文章于 2023-03-06 11:30:13 发布 · 1.7k 阅读 · 0 ·
CC 4.0 BY-SA版权
版权声明：本文为博主原创文章，遵循 CC 4.0 BY-SA 版权协议，转载请附上原文出处链接和本声明。

博客给出解决GPU占用问题的方案，可通过nvidia - smi查看GPU是否被占用，若被占用，停掉相关程序后重新运行即可。

Solution: 

nvidia-smi 查看GPU是否被占用，停掉重新运行就可以。

ResourceExhaustedError (see above for traceback): OOM when allocating tensor with shape[682112,156]
secretxx的博客
04-25 5765
运行出错结果如下：出错原因主要和自己的算法有关，在图像识别的程序中，我的filters的数量分配如下：Filters的数量越多，同一张图片经过这些filters提取特征后占用显卡内存数量越大，经过这两层众多数量的filter卷积后，占用的内存极大。另外：图片经过这些filters提取特征后缓存在显卡内存中，经过flaten展平，在经过一层包含1024个神经元的神经网络学习，每一批（batch）数据...
训练深度学习模型时报错**ResourceExhaustedError:** OOM when allocating tensor with shape原因和解决方法分析
wyf425的博客
03-22 4610
训练深度学习模型时报错ResourceExhaustedError: OOM when allocating tensor with shape原因和解决方法分析 一、报错内容 报错内容如下图所示： 这是在采用tensorflow训练网络时非常常见的报错形式。 二、原因分析 **核心原因：**GPU显存不足。 表面原因： Batchsize太大； 图片尺寸太大； 池化层池化效果不佳； 等等。 二、解决方法 **核心方法：**使用一切手段减少模型内存占用或扩大显卡内存或采用其他内存。开源节流相辅相成.
报错解决：ResourceExhaustedError: OOM when allocating tensor with shape
个人博客
04-14 2万+
报错解决：ResourceExhaustedError: OOM when allocating tensor with shape 早上在使用tensorflow时遇到如下报错： Traceback (most recent call last): File "C:\Users\peter\Anaconda3\lib\site-packages\spyder_kernels\custom...
ResourceExhaustedError: OOM when allocating tensor with shape[10,256,400,528]
热门推荐
qq_36427732的博客
12-08 2万+
使用keras库进行模型训练时，出现以下错误：ResourceExhaustedError (see above for traceback): OOM when allocating tensor with shape[10,256,400,528]解决方法如下：[10,256,400,528]的第一个参数表示batch_size的大小，第二个参数表示某层卷积核的个数，第三个参数表示图像的高，第四
tensorflow.python.framework.errors_impl.ResourceExhaustedError: OOM when allocating tensor with shap
m0_46926492的博客
03-06 1935
【代码】tensorflow.python.framework.errors_impl.ResourceExhaustedError: OOM when allocating tensor with shap。
TensorFlow训练报错：ResourceExhaustedError: OOM when allocating tensor device:GPU:0 by allocator GPU_0_b
bigcindy的博客
07-11 1万+
使用TensorFlow训练某些较大模型时会发生内存溢出，如果 已经安装了TensorFlow-GPU版本，训练时会优先调用GPU版本的TensorFlow，而一般电脑上显存比较小，很容易发生溢出，就会出现如下报错： ResourceExhaustedError: OOM when allocating tensor with shape[1024,728,1,1] and type float on /job:localhost/replica:0/task:0/device:GPU:0 by allo
ResourceExhaustedError: OOM when allocating tensor with shape[512] and type float on /job:localhost
weixin_44152421的博客
05-26 1万+
运行resnet50程序时，出现这个错误。 **原代码地址：**https://github.com/calmisential/TensorFlow2.0_ResNet 错误显示： ResourceExhaustedError: OOM when allocating tensor with shape[512] and type float on /job:localhost/replica:0/task:0/device:GPU:0 by allocator GPU_0_bfc [[node res_
tensorflow报ResourceExhaustedError (see above for traceback): OOM when allocating tensor with shape
修炼之路
06-03 6122
错误原因：是因为tensorflow不能够开辟跟多的内存导致报错。解决办法:tensorflow中的run方法中的feed_dict的数据，由原来整个训练集(测试集)改为批量预测或者训练。...
Error：OOM when allocating tensor with shape[......]
澄宁的博客
12-26 1万+
问题描述： 训练模型时，遇到： 原因： 内存不够，OOM即ran out of memory 可以使用top命令动态监听运行时间非常短的程序的内存使用情况：参考 启用2个session，一个session运行top命令，另一个session运行指定的程序，top命令会输出与这个命令相关的资源使用情况。 解决方法： 最直观的方式就是减小batch_size或者hidden_layer中的单元数 ...
Tensorflow Deep MNIST: Resource exhausted: OOM when allocating tensor with shape[10000,32,28,28]
张树刚的专栏
07-04 1万+
今天测试卷积神经网络报了如题所示的错误，我跑的代码如下。 from tensorflow.examples.tutorials.mnist import input_data mnist = input_data.read_data_sets('MNIST_data', one_hot=True) import tensorflow as tf sess = tf.InteractiveSes
ResourceExhaustedError (see above for traceback): OOM when allocating tensor with shape[100,35,35,64
weixin_38100489的博客
01-18 2261
原因是显存不够了，解决方式缩小图片大小，我试了管用。 参考： http://wenda.chinahadoop.cn/question/6162
[显存被占满，程序无法运行问题]ResourceExhaustedError (see above for traceback): OOM when allocating tensor
Fox_Alex的博客
04-10 1万+
最近在实验室的服务器上跑tensorflow程序，一直都没有报错，但是今天却突然报错，而且出错提示显示的内容从未见到过，错误提示如下： 错误提示资源耗尽，无法分配tensor出错。通过在网上查找原因以后才明白，是因为后台存在其他进程占用GPU资源。问题出在两方面，一个是有其他进程正在GPU上运行占用GPU资源，另外一个是由于所写的模型逻辑出了问题，比如分配大小等等。第二种情况需要自己重新检查...
ResourceExhaustedError (see above for traceback): OOM when allocating tensor of shape [9216,4096] an
柯影的博客
05-16 4129
ResourceExhaustedError (see above for traceback): OOM when allocating tensor of shape [9216,4096] and type floa [[Node: training/Modified_SGD/zeros_8 = Const[dtype=DT_FLOAT, value=Tensor<typ...
ResourceExhaustedError: OOM when allocating tensor with shape[1,128,256,256] and type float ……
LYROOO的博客
12-01 1万+
运行代码时，报标题错。 原因显存不够： 可以从以下几处排查： 1、tensor shape[1,128,256,256]，batch_size可以改小，我这里是1了，后面256x256图片尺寸也可以改小， 2、我改了训练集batch后发现还是报错，最后发现是测试集几次性输入所有图片，所以要注意排查测试集和数据集都要分批送进网络 3、在之前改bug的时候- -干了个蠢事： gpu_op...
Resource exhausted: OOM when allocating tensor with shape[620,20000] and type float on /job:localhos
orangefly0214的博客
05-15 1219
在CPU下跑的时候并没有报错，换成GPU后就一直OOM，后来被提醒道，显存比内存小很多啊，所以改小了batch_size,并将网络结构进行了优化，减少了词向量的维度和隐藏层节点个数。 另外，在代码里添加了GPU的相关代码： config = tf.ConfigProto(allow_soft_placement=True) config.gpu_options.allocator_typ...
OOM when allocating tensor with shape
yewei11的专栏
09-15 2万+
在调试程序的时候碰到这个问题，显卡内存不够，分析原因主要有两个： 1， batch_size太大，内存不够。 2，显卡内存被别的程序占用没有退出，可以在后台查看占用线程并终止。
TensorFlow: Resource exhausted: OOM when allocating tensor with shape[256, 512， 16, 16]
qq_38409301的博客
03-10 6039
解决方法如下： [256, 512， 16, 16]的第一个参数表示batch_size的大小，第二个参数表示某层卷积核的个数，第三个参数表示图像的高，第四个参数表示图像的长 这里出现这种错误的原因时超出内存了，因此可以适当减小batch_size的大小即可解决,或者将卷积核变小，减少参数，改成[64, 256， 16, 16]，其中batch_size一般最大选择256，最小64 ...
oom when allocating tensor with shape
06-28
回答2：</h3><br/>oom when allocating tensor with shape的意思是指当分配一个给定形状的张量时，内存溢出错误（OOM error）发生了。这通常是由于所需的内存超出了计算机可用的内存限制而导致的。 在深度学习中，...
评论
添加红包

请填写红包祝福语或标题

个

红包个数最小为10个

元

红包金额最低5元

当前余额3.43元 前往充值 >
需支付：10.00元
成就一亿技术人!
领取后你会自动成为博主和红包主的粉丝 规则
hope_wisdom
发出的红包
实付元
使用余额支付
点击重新获取
扫码支付
钱包余额 0

抵扣说明：

1.余额是钱包充值的虚拟货币，按照1:1的比例进行支付金额的抵扣。
2.余额无法直接购买下载，可以购买VIP、付费专栏及课程。

余额充值