tensorflow 运行时 自动 killed

最新推荐文章于 2023-08-05 15:49:23 发布
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分类专栏： 错误记录 文章标签： tensorflow
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本文链接：https://blog.youkuaiyun.com/yujiajun13/article/details/105402775
在使用TensorFlow训练大规模卷积神经网络时，遇到自动killed错误。通过调整卷积核大小并优化资源分配，成功解决了内存溢出问题。

摘要生成于 C知道 ，由 DeepSeek-R1 满血版支持， 前往体验 >

错误笔记：tensorflow 执行神经网络，自动killed

错误描述，使用tensorflow实战卷积神经网络，对自己的数据集进行训练，数据集大小为 1281281， 参照AlexNet网络结构，有5个conv，3个pool，2个fc和一个out。一开始我权重配置如下：

层次卷积核
conv1(5,5,1,32)
conv2(3,3,32,64)
conv3(3,3,64,128)
conv4(3,3,128,256)
conv5(3,3,256,256)
……

这样的设置，出现自动 killed 的错误

问题查找：打开终端，输入top命令，查看系统运行情况，发现 系统内存 在运行之后，陡增，然后就被 killed 了

解决办法：选择较小的卷积核， 或者更换性能更好的电脑

【TensorFlow】【点云分割】PointSIFT代码运行（运行时出现killed，进程自动被杀死）（已解决）
marsh_zy的博客
09-22 1003
这是一篇记录复现pointsift的文章。 论文全称：A SIFT-like Network Module for 3D Point Cloud Semantic Segmentation 会议名称：Computer Vision and Pattern Recognition (CVPR) 2018 项目地址：https://github.com/MVIG-SJTU/pointSIFT 2020.9.22 01. 环境配置 1. CUDA 10.0, cuDNN（检查了一下竟然没装。。。）
Ubuntu18.04 安装 TensorFlow (GPU)
Twinkle
06-21 2万+
重新在台式机上学习深度学习，Ubuntu18.04 + Tensorflow-gpu + cuda8.0 + cuDNN6.0一、准备工作（有一些不是必需的）：1.安装pip：打开终端输入命令：sudo apt-get install python-pip python-dev二、ubuntu安装GPU显卡驱动打开终端：sudo apt-get update选择系统设置→软件更新→附加驱动→选择n...
解决TensorFlow训练内存不断增长,进程被杀死问题
09-18
今天小编就为大家分享一篇解决TensorFlow训练内存不断增长,进程被杀死问题，具有很好的参考价值，希望对大家有所帮助。一起跟随小编过来看看吧
tensorflow python已停止工作_TensorFlow Python脚本正在被杀死
weixin_39901358的博客
11-29 259
我是张量流的初学者。我的TensorFlow脚本突然退出，说Killed。我的代码如下：import tensorflow as tf# Load data X_train, y_train and X_valid, y_valid# An image augmentation pipelinedef augment(x):x = tf.image.random_brightness(x, max...
Tensorflow刚开始训练killed bug解决方案
RanCh.Wong
09-19 5428
这个BUG弄了整整两天，记录一下 各种百度，各种换模型，搞得头昏脑胀，最后通过对比实验，监测到killed之前内存暴涨，怀疑是内存泄漏或者内存不够，原来的训练图片尺寸5472×3648,resize一下就可以正常训练了，resize代码如下 import os from PIL import Image filename = os.listdir("/home/wxy/下载/VOCdevki...
虚拟机中，安装tensorflow时killed解决办法
qq_42578970的博客
12-24 2270
解决办法，提高虚拟机内存，我原本只分配了4G内存，拉到16G后直接解决。也可以在pip指令后面加上'--no-cache-dir'，但这要重新下一遍whl文件，适合内存不大但网好的情形
构建适合andriod的tensorflow lite
qq_42265774的博客
07-14 467
提示：文章写完后，目录可以自动生成，如何生成可参考右边的帮助文档 构建适合andriod的tensorflow lite前言一、环境配置二、使用步骤1、配置build2、运行常见问题 前言 在vm中安装ubun18.0.4进行编译，在tensorflow转化为tersorflow lite时，如果其中包含选择运算符要通过tensorflow的源代码构建tensorflow-lite.aar和tensorflow-lite-select-tf-ops.aar 一、环境配置 1、下载tensorflo
TensorFlow--实现人脸识别实验精讲 （Face Recognition using Tensorflow）
热门推荐
清之我心的博客
01-29 3万+
做一个人脸检测实验。 1.获取数据集（LFW） Labeled Faces in the Wild Home Menu->Download->All images as gzipped tar file 或者直接点击我是LFW 解压放到datasets 2.下载facenet并配置（facenet 是一个使用tensorflow 进行人脸识别的开源库，我们可以依
安装时 tensorflow 提示Killed
loveyoulouyou的博客
01-16 1538
安装时 tensorflow 时提示 是因为内存不足，可以在命令后加上 '--no-cache-dir' pip install tensorflow==1.15 --no-cache-dir 这样就可以安装成功了
tensorflow之内存暴涨问题
06-17 2万+
在用tensorflow实现一些模型的时候，有时候我们在运行程序的时候，会发现程序占用的内存在不断增长。最后内存溢出，程序被kill掉了。 这个问题，其实有两个可能性。一个是比较常见，同时也是很难发现的。这个问题的解决，需要我们知道tensorflow在构图的时候，是没有所谓的临时变量的，只要有operator。那么tensorflow就会在构建的图中增加这个operator所代表的节点。所以，...
在tensorflow分布式训练过程中突然终止（终止）
点赞的都能无bug通过！
08-05 1737
这是为那些将从服务器接收渐变的员工提供的培训功能，在计算权重和偏差后，将更新的渐变发送到服务器。但是当我运行这段代码时，工作进程在运行了一些步骤之后神秘地终止（这意味着内存不足的原因导致！
TensorFlow训练内存不断增长，进程被杀死问题
诗人的情人
06-22 7217
TensorFlow训练时，遇到内存不断增长，最终导致内存不足，进程被杀死。 在这里我不准备对造成这一现象的所有原因进行探讨，只是记录一下我在项目中遇到的这一问题，下面将对我遇到的内存不断增长的原因进行分析。 在TensorFlow中构造图，是将一些op作为节点加入图中，在run之前，是需要构造好一个图的，所以在run的时候，如果run图中不存在的节点，TensorFlow就会将节点加入图中，随着...
Linux系统训练模型进程被killed，其实类似于显存out of memory
narbit的博客
04-28 1万+
文章目录一、寻找原因二、解决思路1.是否在模型中使用了list.append()2.在对dataset数据处理时是否使用了浅拷贝（对array直接使用=号）3.未完待续 一、寻找原因 Linux中进程被killed时没有任何提示。 可以尝试使用命令（在任何目录下） sudo dmesg | tail -7 查看出错日志。 发现 意思是要使用的虚拟内存（linux里也叫交换内存swap）不够了。我搞了半天的虚拟内存，不管用。 后来我打开Linux中的系统监视器，盯着训练过程发现，是训练时内存被逐步填满，
tensorflow内存爆炸
sinat_31131353的博客
03-17 2117
跑一个8层的网络，之前一直报错资源耗尽，于是把网络的参数调小了很多。GPU资源总算是够了，又出现了新的问题，网络还没跑起来就被kill了，so sad...... 分析了一下，内存爆炸主要有以下几个可能原因： 1.图片size太大了，毕竟我设的是600x600...... 2.batch_size...
在跑可变形卷积时，在tensorflow2.4出现许多错误
明德zhuang
03-04 879
在跑可变形卷积时，在tensorflow2.4出现许多错误，记录一下。 1.错误 AttributeError: ‘module’ object has no attribute ‘ceil’ 解决方法： 参考链接 tensorflow2.3+keras2.4.3 2.错误 NotImplementedError: Cannot convert a symbolic Tensor (conv12_offset/meshgrid/Size:0) to a numpy array. This error may
docker,pytorch,sentence-transformers,bitnami/pytorch,Killed,docker跑神经网络模型被kill
Deng_Xian_Sheng的博客
01-01 520
终究还是错付了，原因是服务器性能不够，可能是内存不够。关于我服务器内存不够跑深度学习模型被kill这件事。我尝试只打印helloworld，能正常运行。由于是在服务器测试的，我最终在个人电脑上测试。依赖都装完了，运行脚本就被kill。一个非常非常小的模型都跑不起来。
Tensorflow-GPU源码编译
bleedingfight的博客
02-26 3100
在Ubuntu16.0.4上安装TensorFlow 我在不同的电脑上安装编译安装TensorFlow出现过很多问题，几次都没有成功，这次重装的ubuntu16.0.4系统。不知怎么的道成功了，特此记录下来。 本机安装了jdk1.8,最新版的bazel，clang5.0.1,cuda9.1,cudnn7 安装过程如下: 获取tensorflow仓库https://github.com/t...
Win10下安装Tensorflow
yeahhooo的博客
03-26 502
建议安装AnacondaWindows下，只有python3能安装Tensorflow1.打开命令行窗口，创建conda环境conda create -n tensorflow python=3.x对应着自己的python版本，必须要3以上的python版本，如果同时装有2和3版本的，要确保python2的python.exe不是叫python.exe,但是python3的python.exe文...
autodl运行显示killed
最新发布
03-24
<think>好的，我现在需要解决用户在Autodl运行时遇到的“killed”错误。首先，我应该回忆一下常见的导致程序被终止的原因。通常，这种情况可能和资源限制有关，比如内存不足或者存储空间不够。另外，也可能是因为进程被系统主动终止，比如OOM（Out of Memory） killer机制触发了。 用户提供的引用信息中提到，运行程序时出现“Pangolin X11: Failed to open X display”错误，导致终止。这可能是因为程序需要图形界面显示，而Autodl的环境没有配置X11转发或者缺少相关依赖。但用户的问题更偏向于“killed”错误，可能与资源有关，需要分开考虑。 首先，我需要分析可能的原因： 1. **内存不足**：程序运行时申请的内存超过系统可用内存，触发OOM killer，导致进程被终止。这时候系统日志（如/var/log/syslog）可能会有相关记录。 2. **存储空间不足**：如果临时目录或者工作目录空间不足，可能导致程序无法写入数据而崩溃。 3. **CPU或GPU资源限制**：某些平台会对计算资源进行限制，超出限制可能导致进程被终止。 4. **程序本身错误**：比如程序存在内存泄漏，或者访问了非法地址，导致崩溃。 接下来，我需要针对这些可能的原因，逐一给出排查步骤和解决方案。 针对内存不足的情况，用户可以通过查看系统日志确认是否存在OOM记录。例如，使用`dmesg | grep -i kill`命令查找相关记录。如果存在，就需要优化程序内存使用，或者增加内存资源。 对于存储空间，使用`df -h`检查磁盘使用情况，清理不必要的文件，或者扩展存储空间。 如果是X11显示问题，可能需要安装xorg或者使用虚拟显示，比如使用xvfb-run来运行程序，避免图形界面依赖。 另外，用户提到的Pangolin库可能依赖OpenGL等图形库，在无头服务器上需要配置虚拟GL环境，或者禁用图形相关的功能。 总结下来，解决方案可能包括检查资源使用情况、优化程序内存、调整环境配置、安装必要依赖等。需要分步骤引导用户排查具体原因，再针对性解决。</think>[用户可见层] ### Autodl 运行出现 "killed" 错误的原因及解决方案 #### 常见原因分析 1. **内存不足（OOM Killer触发）** - 程序申请的内存超过实例可用内存，触发系统的 OOM Killer 机制强制终止进程。 - **验证方法**：通过命令 `dmesg | grep -i "killed process"` 查看系统日志，若出现类似 `"Out of memory: Killed process..."` 的记录即可确认[^1]。 2. **存储空间耗尽** - 临时文件、缓存或数据集占满磁盘空间，导致程序无法写入数据。 - **验证方法**：使用 `df -h` 检查磁盘使用率，重点关注 `/tmp` 和当前工作目录。 3. **GPU/CPU 资源超限** - 部分平台对 GPU 显存或 CPU 核数有硬性限制，超出后进程会被强制终止。 - **验证方法**：通过 `nvidia-smi` 监控 GPU 显存占用，或使用 `htop` 查看 CPU 使用率。 4. **依赖库缺失或配置错误** - 如引用中提到的 `Pangolin X11` 错误，表明程序依赖图形显示环境（如 X11），但未正确配置。 - **常见场景**：需要 GUI 支持的程序在无图形界面的服务器上运行。 --- #### 分步解决方案 **步骤 1：检查系统日志定位原因** ```bash # 查看最近被终止的进程记录 dmesg | grep -i "killed process" # 检查磁盘空间 df -h # 监控 GPU/CPU 使用（需安装相关工具） nvidia-smi # GPU htop # CPU ``` **步骤 2：针对性解决** - **内存不足**： 1. 优化代码减少内存占用（如分批处理数据）。 2. 申请更高内存的实例或使用内存交换（临时缓解）： ```bash sudo fallocate -l 4G /swapfile # 创建 4GB 交换文件 sudo chmod 600 /swapfile sudo mkswap /swapfile sudo swapon /swapfile ``` - **存储空间不足**： 1. 清理临时文件：`rm -rf /tmp/*`。 2. 删除无用数据集或模型文件。 - **依赖库问题（如 X11 错误）**： 1. 使用虚拟显示缓冲（无需物理屏幕）： ```bash sudo apt install xvfb # 安装 Xvfb xvfb-run -a ./YourProgram # 通过虚拟显示运行程序 ``` 2. 安装缺失的图形库： ```bash sudo apt install libgl1-mesa-glx libglu1-mesa ``` --- #### 验证是否解决 - 重新运行程序并观察是否仍被终止。 - 持续监控资源使用情况： ```bash watch -n 1 free -h # 实时内存监控 watch -n 1 nvidia-smi # GPU 监控 ``` ---
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