翻译 tensorflow.python.framework.errors_impl.ResourceExhaustedError: OOM when allocating tensor with shape[60000,28,28,32] and type float on /job:localhost/replica:0/task:0/device:CPU:0 by allocator cpu [Op:BiasAdd] name: model/conv_1/BiasAdd/
时间: 2023-05-26 22:07:53 浏览: 107
tensorflow.python.framework.errors_impl.ResourceExhaustedError: 在分配形状为[60000,28,28,32]和类型为float的张量时,由于分配器CPU内存不足而发生OOM错误。 [Op:BiasAdd] 名称:model/conv_1/BiasAdd/。
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tensorflow.python.framework.errors_impl.ResourceExhaustedError: OOM when allocating tensor with shape[200,1344,1344] and type float on /job:localhost/replica:0/task:0/device:GPU:0 by allocator GPU_0_bfc [[{{node model/multi_head_attention_1/multi_head_attention_1-Attention/ArithmeticOptimizer/FoldTransposeIntoMatMul_MatMul}}]] 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. [Op:__inference_train_function_6511] Function call stack: train_function
这个错误是由于在GPU上分配的内存超出了设备的限制。建议采取以下几种方法之一:
1. 减少模型的复杂度,例如减少层数或减小每层的神经元数量。
2. 减少batch size,即每次传递的样本数量,以减少每次计算时所需的内存。
3. 更换更高内存的GPU设备。
4. 启用Tensorflow的GPU内存增长功能,可以按需分配内存。
同时,建议在运行模型时添加上面提到的 "report_tensor_allocations_upon_oom" 参数,以便更好地了解哪些张量导致了内存不足的问题。
tensorflow.python.framework.errors_impl.UnknownError: IndexError: list index out of range
出现tensorflow.python.framework.errors_impl.UnknownError: IndexError: list index out of range错误,可能是由于索引超出了列表范围导致的。可以通过以下方法解决:
```python
# 确保索引不超出列表范围
my_list = [1, 2, 3]
if len(my_list) > index:
print(my_list[index])
else:
print("Index out of range!")
```