Tensorflow中的样式转移：分配张量时的OOM

Question

我一直在尝试在Windows上运行此Tensorflow样式传输实现 - https://github.com/anishathalye/neural-style（GPU版本），但我收到此错误：

  

ResourceExhaustedError（参见上面的回溯）：分配时的OOM   张量与形状[64,239400]            [[节点：渐变/ MatMul_grad / MatMul = MatMul [T = DT_FLOAT，transpose_a = false，transpose_b = true，   _device =＆＃34; /作业：本地主机/复制：0 /任务：0 / GPU：0＆＃34;]（梯度/ truediv_2_grad /元组/ control_dependency，   重塑）]]

我是Tensorflow和Python的完全初学者，所以我真的不知道如何解决这个问题。

Answer 1

这是Out of Memory错误。您没有足够的GPU内存来运行此图像的深层网络。

你有2个解决方案：

1. 如果您不关心速度，请使用CPU版本，因为您可能拥有比GPU内存更多的CPU内存（RAM）。您设置CUDA_VISIBLE_DEVICES以禁用GPU：mv package.json temp.json jq -r '.name |= "adar"' temp.json > package.json rm temp.json
2. 处理较小的图像。提供较小尺寸的图像确实可以减少内存使用量。因此，在将图像提供给脚本之前，请尝试对图像进行下采样;您可以尝试多种尺寸，以查看适合GPU内存的最大尺寸。