TensorFlow 内存不足

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【中文标题】TensorFlow 内存不足【英文标题】:Tensorflow ran out of memory 【发布时间】:2020-03-12 05:57:47 【问题描述】:

我正在尝试使用 ssd_mobilenet_v2_quantized_300x300_coco.config 进行训练

当我尝试训练时它会显示这个

W tensorflow/core/common_runtime/bfc_allocator.cc:239] 分配器 (GPU_0_bfc) 用 freed_by_count=0 分配 927.72MiB 时内存不足。调用者表示这不是失败,但可能意味着如果有更多可用内存可能会提高性能。

这些是我用来训练的命令

python train.py --pipeline_config_path=training/ssd_mobilenet_v2_quantized_300x300_coco.config --train_dir=training/ --alsologtostderr 

【问题讨论】:

仅供参考,如果我使用 ssd_mobilenet_v2_coco.config 这个问题就不会发生 什么GPU?配置说明了什么? @geometrikal GTX 1080 ti 【参考方案1】:

答案是获得 16GB 显存的 GPU。

【讨论】:

以上是关于TensorFlow 内存不足的主要内容,如果未能解决你的问题,请参考以下文章

Tensorflow 耗尽 GPU 内存:分配器 (GPU_0_bfc) 尝试分配内存不足

Keras 和 Tensorflow GPU 在大图像数据上内存不足

Tensorflow GPU错误CUDA_ERROR_OUT_OF_MEMORY:内存不足

CUDA 错误:内存不足 - Python 进程使用所有 GPU 内存

初始化模型时 GPU 内存不足

RocketMQ启动内存不足