tensorflow学习:错误 InternalError: Dst tensor is not initialized

本文介绍了一种在使用TensorFlow进行CNN程序开发时遇到的GPU内存溢出问题及其解决方案。通常这种错误是因为GPU内存被耗尽导致的。解决方法是在运行程序前设置环境变量export CUDA_VISIBLE_DEVICES=n,以限制TensorFlow仅使用指定编号的GPU。

 

转载自 https://blog.youkuaiyun.com/wanglitao588/article/details/77033659

今天在jupyter notebook上跑一个tensorflow 的CNN程序时,出现了一个错误,记录如下:

 

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

转载于:https://www.cnblogs.com/hugh2006/p/10598057.html

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