zhe_csdn的博客

tensorflow出现这样的错误是没有进行初始化。执行tensorflow的变量都必须进行先用 init=tf.global_variables_initializer() sess.run(init)这样的代码进行初始化 这种方法对我没有任何作用,我只要每调用一次API都会出现这样的错误,tensorflow1.15.2版本 ...

修改源码：/usr/local/lib/python3.5/dist-packages/keras/backend/tensorflow_backend.py else: if _SESSION is None: if not os.environ.get(‘OMP_NUM_THREADS’): config = tf.ConfigProto(allow_soft_placement=True) ...

os.environ[“CUDA_DEVICE_ORDER”] = “PCI_BUS_ID” os.environ[“CUDA_VISIBLE_DEVICES”] = “0” os.environ[“CUDA_DEVICE_ORDER”] = “PCI_BUS_ID” # 按照PCI_BUS_ID顺序从0开始排列GPU设备 os.environ[“CUDA_VISIBLE_DEVICES”] = ...

keras在使用GPU的时候有个特点，就是默认全部占满显存。 若单核GPU也无所谓，若是服务器GPU较多，性能较好，全部占满就太浪费了。 于是乎有以下五种情况： 1、指定GPU 2、使用固定显存的GPU 3、指定GPU + 固定显存 4 GPU动态增长 5 CPU充分占用 一、 固定显存 GPU 在使用keras时候会出现总是占满GPU显存的情况，可以通过重设backend的GPU占用情况来进行调...

1、加载全部数据到显存中然后训练 这种方式对于小数据量数据没问题，一次加注全部数据不会爆内存 2、一个batch加载，加载一个完毕后训练再加载反反复复 这种方式无论多少数据，只要设置batch合适都不会爆内存 ...

排除其他原因后，可能是这样的 因为keras在训练时会一次占用完所有的内存，因此会修改源代码如下 但是在微调训练时总会报OOM错误，因此需要将之前分配的显存空间注释 系统中自带python环境，其位置在这里： 源码地址：/usr/local/lib/python3.6/dist-packages/keras/backend/tensorflow_backend.py anaconda 虚拟环境，其...