在将 列表或元组 数据转换成 dataset类型时 import numpy as np import tensorflow as tffrom sklearn.cross_validation import train_test_split pic_array=np.ones((60,160,3)) #图片的长宽为60*160,每个像素点的由rgb3个值表示像素pic_txt_array=np.ones((26,4)) #表示单个字母的向量长为26,共4个字母data_x=[pic_array…

运行以下类似代码: while True: inputs, outputs = get_AlexNet() model = tf.keras.Model(inputs=inputs, outputs=outputs) model.summary() adam_opt = tf.keras.optimizers.Adam(learning_rate) # The compile step specifies the training configuration. model.compile(opt…

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…

ResourceExhaustedError (see above for traceback): OOM when allocating tensor with shape[4096] 类似问题 https://github.com/CharlesShang/TFFRCNN/issues/68 参考: http://blog.csdn.net/qing101hua/article/details/77153222 方案: take a look at the memory usage of y…

报错信息: OP_REQUIRES failed at assign_op.h:111 : 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_bfc 大概意思是资源耗尽,无法在分配tensor了. 因为我之前有跑其他程序,然后使用ctrl+z中…

https://blog.csdn.net/zz2230633069/article/details/82669546 2018年09月12日 22:56:50 一只tobey 阅读数:727   1.numpy类型:numpy.ndarray  对于图片读取之后(H,W,C)或者(batch,H,W,C) (1)在元素总数不变的情况下:numpy类型的可以直接使用方法numpy.reshape任意改变大小,numpy.expand_dims增加维度,大小是1(这个函数可以参考numpy.exp…

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,比如在全连接层出现的,则降低全连接层的维度,把2048改成1042啥的 3 增加pool 层,降低整个网络的维度. 4 修改输入图片的大小 总结以下:想进一切办法降维,降低网络的维度.…

在session范围内不要进行eval()或者convert_to_tensor()操作, 否则会造成OOM,或者报出错误:GraphDef cannot be larger than 2GB using input pipelines.…

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_size', 降低为32,即可使用GPU跑------快…

当你们在用模型加载,tensorflow-gpu预测的时候,有没有出现这样的错误?? 经过网上的资料查阅,更多的解释是GPU的显存不足造成的,于是乎,我查看了一下GPU显存:nvidia-smi 不看不知道,一看确实是那么回事:tensorflow-gpu执行默认将GPU显存占满,官网也做了解释说明:https://www.tensorflow.org/guide/using_gpu 刚开始没有看到官网的解释,思路是当程序执行完成之后,能不能自动的执行释放显存的程序,网上这方面的代码不多,后来又…