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解決TensorFlow GPU版出現(xiàn)OOM錯誤的問題

 更新時間:2020年02月03日 10:07:18   作者:lzher0  
今天小編就為大家分享一篇解決TensorFlow GPU版出現(xiàn)OOM錯誤的問題,具有很好的參考價值,希望對大家有所幫助。一起跟隨小編過來看看吧

問題:

在使用mask_rcnn預(yù)測自己的數(shù)據(jù)集時,會出現(xiàn)下面錯誤:

ResourceExhaustedError: OOM when allocating tensor with shape[1,512,1120,1120] and type float on /job:localhost/replica:0/task:0/device:GPU:0 by allocator GPU_0_bfc
 [[{{node rpn_model/rpn_conv_shared/convolution}} = Conv2D[T=DT_FLOAT, data_format="NCHW", dilations=[1, 1, 1, 1], padding="SAME", strides=[1, 1, 1, 1], use_cudnn_on_gpu=true, _device="/job:localhost/replica:0/task:0/device:GPU:0"](fpn_p2/BiasAdd, rpn_conv_shared/kernel/read)]]
Hint: If you want to see a list of allocated tensors when OOM happens, add report_tensor_allocations_upon_oom to RunOptions for current allocation info.
 
 [[{{node roi_align_mask/strided_slice_17/_4277}} = _Recv[client_terminated=false, recv_device="/job:localhost/replica:0/task:0/device:CPU:0", send_device="/job:localhost/replica:0/task:0/device:GPU:0", send_device_incarnation=1, tensor_name="edge_3068_roi_align_mask/strided_slice_17", tensor_type=DT_INT32, _device="/job:localhost/replica:0/task:0/device:CPU:0"]()]]
Hint: If you want to see a list of allocated tensors when OOM happens, add report_tensor_allocations_upon_oom to RunOptions for current allocation info.

原因:

一是、因為圖片尺寸為3200*4480,圖片的尺寸太大。

二是、我使用的是TensorFlow GPU版,而我GPU的顯存只有8G,導(dǎo)致顯存不夠。

解決:

一是、將圖片尺寸改小,小到占用的內(nèi)存比顯存。

二是、不使用GPU進行預(yù)測,只使用CPU預(yù)測,因為一般CPU內(nèi)存要大于顯存的。但裝的又是GPU版的TensorFlow,所以需要在預(yù)測程序進行更改。

程序在前兩行加入下面代碼:

import os
os.environ["CUDA_VISIBLE_DEVICES"] = ""

引號里填的是GPU的序號,不填的時候代表不使用GPU。

以上這篇解決TensorFlow GPU版出現(xiàn)OOM錯誤的問題就是小編分享給大家的全部內(nèi)容了,希望能給大家一個參考,也希望大家多多支持腳本之家。

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