在使用tensorflow的object detection时,出现以下报错

tensorflow Resource exhausted: OOM when allocating tensor with shape

可能的解决方法:
减小训练的batch大小

tensorflow报错 tensorflow Resource exhausted: OOM when allocating tensor with shape的更多相关文章

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  2. Resource exhausted: OOM when allocating tensor with shape[3,3,384,384] and type float on /job:localhost/replica:0/task:0/device:GPU:0 by allocator GPU_0。。。。。

    报错信息: OP_REQUIRES failed at assign_op.h:111 : Resource exhausted: OOM when allocating tensor with sh ...

  3. OP_REQUIRES failed at conv_ops.cc:386 : Resource exhausted: OOM when allocating tensor with shape..

    tensorflow-gpu验证准确率是报错如上: 解决办法: 1. 加入os.environ['CUDA_VISIBLE_DEVICES']='2' 强制使用CPU验证-----慢 2.'batch ...

  4. 显存不够----ResourceExhaustedError (see above for traceback): OOM when allocating tensor with shape[4096]

    ResourceExhaustedError (see above for traceback): OOM when allocating tensor with shape[4096] 类似问题 h ...

  5. OOM when allocating tensor of shape [] and type float [[node conv2d_224/kernel/Initializer/random_uniform/min (defined at ./intances/utils.py:19) ]]

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  6. ''tensorflow.python.framework.errors_impl.ResourceExhaustedError: OOM when allocating tensor with shape[?]'' 错误分析

    这是tensorflow 一个经常性错误,错误的原因在于:显卡内存不够. 解决方法就是降低显卡的使用内存,途径有以下几种措施: 1 减少Batch 的大小 2 分析错误的位置,在哪一层出现显卡不够,比 ...

  7. TensorFlow OOM when allocating tensor with shape[5000,384707]

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  8. import tensorflow 报错: tf.estimator package not installed.

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