原因: 使用 GPU 版 TensorFlow ,并且在显卡高占用率的情况下(比如玩游戏)训练模型,要注意在初始化 Session 的时候为其分配固定数量的显存,否则可能会在开始训练的时候直接报错退出. 解决方法: gpu_options = tf.GPUOptions(per_process_gpu_memory_fraction=0.333) sess = tf.Session(config=tf.ConfigProto(gpu_options=gpu_options)) 原先代码: wit…

解决: config = tf.ConfigProto() config.gpu_options.allow_growth = True session = tf.Session(config=config, ...) 还有这样的(固定分配): gpu_options = tf.GPUOptions(per_process_gpu_memory_fraction=0.333) sess = tf.Session(config=tf.ConfigProto(gpu_options=gpu_opti…

参考解决方案1:https://stackoverflow.com/questions/38303974/tensorflow-running-error-with-cublas 参考解决方案2:https://github.com/tensorflow/tensorflow/issues/9489 本人环境: Hassee G7-CT7NK Ubuntu 18.04.2.anaconda 4.7.11.tensorflow-gpu 1.14.0 cudatoolkit 10.0.130.cud…

发现博客: https://blog.csdn.net/u010752600/article/details/79534910 于是找到解决方法. sudo rm -rf ~/.nv/ …

Error描述: aita@aita-Alienware-Area-51-R5:~/AITA2/daisida/ssd-github/caffe$ make runtest -j8 .build_release/tools/caffe caffe: command line brew usage: caffe <command> <args> commands: train train or finetune a model test score a model device_qu…

前言 安装好CUDA.CUDNN.NVIDIA driver之后,使用mxnet框架的时候出现该错误,本文记录该问题的解决方法. 环境 ubuntu 16.04 MxNet Cuda9.0 Nvidia driver 384 error terminate called after throwing an instance of 'dmlc::Error' what(): [::] /home/travis/build/dmlc/mxnet-distro/mxnet-build/3rdparty…

一.首先,推荐用Anaconda安装 因为Anaconda本身就已经默认安装了很多常用的Python库,可以省去大量的库安装过程,并且解决兼容性问题. Anaconda本身的安装也非常简单,搜索Anaconda官网,下载最新的Anaconda对应的exe文件,约几百兆,双击安装即可. 启动Anaconda navigator,切换到Environments选项卡,选择Open Terminal启动DOS命令窗口.如下图: 二.接着,安装GPU版Tensorflow DOS命令行输入此命令开始安装…

由于某些原因GPU版的TensorFlow运行起来会出现一些问题,比如内存溢出等情况.此时我们可以用CPU和系统内存来运行我们的程序. 代码如下: import osos.environ["CUDA_DEVICE_ORDER"] = "PCI_BUS_ID"os.environ["CUDA_VISIBLE_DEVICES"] = "-1"将以上三行代码放入程序首部即可.--------------------- 作者:MarT…

Tensorflow和Keras都是支持Python接口的,所以本文中说的都是搭建一个Python的深度学习环境. Keras是对Tensorflow或者Theano的再次封装,也就是以Tensorflow或Theano为后端,默认的后端是tensorflow,如果你想使用theano为后端,可以更改为theano.Keras为什么要对tensorflow和theano进行再次封装,当然是为了使用更简单!为了让我们不用关注那么多的底层细节,把所有精力都放在实际问题上面. Tesorflow与th…

问题描述 IDE:pycharm,环境中安装tensorflow-gpu 1.8.0 ,Cuda9 ,cudnn 7,等,运行代码 报错如下 tensorflow.python.framework.errors_impl.InternalError: Failed to create session 解决方案 在代码中添加gpu的配置代码 import os os.environ["CUDA_VISIBLE_DEVICES"] = '0' #use GPU with ID=0 conf…