Question

当我运行Tensorflow代码时，会出现此错误。

 ResourceExhaustedError (see above for traceback): OOM when allocating 
  tensor with shape[518400,11]
  [[Node: gradients/loss/Sum_grad/Tile = Tile[T=DT_FLOAT, 
 Tmultiples=DT_INT32, _device="/job:localhost/replica:0/task:0/gpu:0"]
 (gradients/loss/Sum_grad/Reshape, gradients/loss/Sum_grad/floordiv)]]
 [[Node: 
 gradients/conv_decode1/BiasAdd_grad/tuple/control_dependency_1/_495 = 
 _Recv[client_terminated=false, 
 recv_device="/job:localhost/replica:0/task:0/cpu:0", 
 send_device="/job:localhost/replica:0/task:0/gpu:0", 
 send_device_incarnation=1,

 tensor_name="edge_2455_gradients/conv_decode1/BiasAdd_grad/tuple
 /control_dependency_1", tensor_type=DT_FLOAT, )]
 _device="/job:localhost/replica:0/task:0/cpu:0"](

我使用的数据集是CamVid。它有367图像360 * 480，我的批量大小为5.我试图减小批量大小，虽然它没有我看过的其他数据集那么大，但它没有帮助。

我有配备geforce nvidia 940 mx的asus笔记本电脑，它有2 G内存。我应该怎么做？任何建议。

Answer 1

您使用的是卷积网吗？它看起来怎样？（图层，过滤器......）我觉得你在这里使用的数字太大了。所以也许你应该减少这个数字。其他问题可能是图像太大，尝试调整它们的大小，例如从（360,480）到（240,320）。另一方面，该数据集太小。您需要至少100倍的数据集来获得一个好的解决方案。如果你不想从0训练模型，你应该使用预训练模型并对其进行微调。

如何修复“资源耗尽错误”？

1 个答案: