【PaddlePaddle系列】报错解决方法合集 (不定时更新)
1、PaddlePaddle使用CPU时正常运行,但是使用GPU时却报出一堆错误信息,节选如下:
paddle.fluid.core.EnforceNotMet: enforce allocating <= available failed, >
at [/paddle/paddle/fluid/platform/gpu_info.cc:]
PaddlePaddle Call Stacks:
0x7f89b8241736p paddle::platform::EnforceNotMet::EnforceNotMet(std::__exception_ptr::exception_ptr, char const*, int) +
0x7f89b91f0afep paddle::platform::GpuMaxChunkSize() +
0x7f89b9120aadp paddle::memory::GetGPUBuddyAllocator(int) +
0x7f89b9120cbcp void* paddle::memory::Alloc<paddle::platform::CUDAPlace>(paddle::platform::CUDAPlace, unsigned long) +
解决方法:
export FLAGS_fraction_of_gpu_memory_to_use=
避免每次运行或者每个终端都添加一次,可将此按个人喜好添加到用户级~/.bashrc或系统级/etc/profile
2、PaddlePaddle使用Fluid版本,使用exe.run时候报错:
---------------------------------------------------------------------------
EnforceNotMet Traceback (most recent call last)
<ipython-input--ca8c92bb26a4> in <module>()
loss = exe.run(fluid.default_main_program(),
feed=feeder.feed(data),
---> fetch_list=[avg_cost])
print("Pass {0},Loss {1}".format(pass_id,loss)) /home/dzqiu/anaconda2/lib/python2./site-packages/paddle/fluid/executor.pyc in run(self, program, feed, fetch_list, feed_var_name, fetch_var_name, scope, return_numpy, use_program_cache) self._feed_data(program, feed, feed_var_name, scope)
--> self.executor.run(program.desc, scope, , True, True)
outs = self._fetch_data(fetch_list, fetch_var_name, scope)
if return_numpy: EnforceNotMet: enforce y_dims.size() > y_num_col_dims failed, <=
The input tensor Y's rank of MulOp should be larger than y_num_col_dims. at [/paddle/paddle/fluid/operators/mul_op.cc:52]
PaddlePaddle Call Stacks:
0x7f3db10d7736p paddle::platform::EnforceNotMet::EnforceNotMet(std::__exception_ptr::exception_ptr, char const*, int) +
0x7f3db16da696p paddle::operators::MulOp::InferShape(paddle::framework::InferShapeContext*) const +
0x7f3db1f0ef7bp paddle::framework::OperatorWithKernel::RunImpl(paddle::framework::Scope const&, boost::variant<paddle::platform::CUDAPlace, paddle::platform::CPUPlace, paddle::platform::CUDAPinnedPlace, boost::detail::variant::void_, boost::detail::variant::void_, boost::detail::variant::void_, boost::detail::variant::void_, boost::detail::variant::void_, boost::detail::variant::void_, boost::detail::variant::void_, boost::detail::variant::void_, boost::detail::variant::void_, boost::detail::variant::void_, boost::detail::variant::void_, boost::detail::variant::void_, boost::detail::variant::void_, boost::detail::variant::void_, boost::detail::variant::void_, boost::detail::variant::void_, boost::detail::variant::void_> const&) const +
0x7f3db1f0c6edp paddle::framework::OperatorBase::Run(paddle::framework::Scope const&, boost::variant<paddle::platform::CUDAPlace, paddle::platform::CPUPlace, paddle::platform::CUDAPinnedPlace, boost::detail::variant::void_, boost::detail::variant::void_, boost::detail::variant::void_, boost::detail::variant::void_, boost::detail::variant::void_, boost::detail::variant::void_, boost::detail::variant::void_, boost::detail::variant::void_, boost::detail::variant::void_, boost::detail::variant::void_, boost::detail::variant::void_, boost::detail::variant::void_, boost::detail::variant::void_, boost::detail::variant::void_, boost::detail::variant::void_, boost::detail::variant::void_, boost::detail::variant::void_> const&) +
0x7f3db11734afp paddle::framework::Executor::RunPreparedContext(paddle::framework::ExecutorPrepareContext*, paddle::framework::Scope*, bool, bool, bool) +
0x7f3db1174500p paddle::framework::Executor::Run(paddle::framework::ProgramDesc const&, paddle::framework::Scope*, int, bool, bool) +
解决方法:
在训练前先执行:exe.run(fluid.default_startup_program())
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