ValueError: Cannot set memory growth on non-GPU and non-Pluggable devices
时间: 2023-06-16 17:07:09 浏览: 153
这个错误通常是因为您尝试在没有GPU或可插拔设备的机器上设置内存增长。内存增长仅适用于具有GPU或可插拔设备的机器。如果您的机器上没有这些设备,则无法设置内存增长。
您可以通过检查您的机器是否有GPU或可插拔设备来确定是否可以设置内存增长。如果您的机器没有这些设备,则无法设置内存增长。如果您的机器有GPU或可插拔设备,则可以使用以下代码以启用内存增长:
```
import tensorflow as tf
physical_devices = tf.config.experimental.list_physical_devices('GPU')
if len(physical_devices) > 0:
tf.config.experimental.set_memory_growth(physical_devices[0], True)
```
这段代码将启用内存增长,并将其设置为第一个GPU上的设备。如果您有多个GPU,则可以将索引更改为所需的GPU。如果您不确定自己的GPU索引,可以使用以下代码列出所有可用GPU:
```
import tensorflow as tf
physical_devices = tf.config.experimental.list_physical_devices('GPU')
print("Num GPUs Available: ", len(physical_devices))
```
相关问题
ValueError: ImageMattingPipeline: Memory growth cannot differ between GPU devices
这个错误通常是因为在使用多个GPU设备时,其内存增长的方式不同导致的。解决这个问题的方法是在使用多个GPU设备时,确保它们的内存增长方式相同。可以通过以下代码来设置GPU设备的内存增长方式:
```
import tensorflow as tf
gpus = tf.config.experimental.list_physical_devices('GPU')
if gpus:
try:
for gpu in gpus:
tf.config.experimental.set_memory_growth(gpu, True)
except RuntimeError as e:
print(e)
```
这将会设置所有可用的GPU设备的内存增长方式相同。如果您只想设置特定的GPU设备,则可以使用以下代码:
```
import tensorflow as tf
gpus = tf.config.experimental.list_physical_devices('GPU')
if gpus:
try:
for gpu in gpus:
tf.config.experimental.set_virtual_device_configuration(gpu, [tf.config.experimental.VirtualDeviceConfiguration(memory_limit=1024*4)])
tf.config.experimental.set_memory_growth(gpu, True)
except RuntimeError as e:
print(e)
```
这将会设置第一个GPU设备的内存增长方式为动态增长,而第二个GPU设备的内存限制为4GB。
ValueError: cannot set using a multi-index selection indexer with a different length than the value
这个错误通常出现在使用 Pandas DataFrame 进行多级索引时,尝试用长度与索引级别数量不匹配的值进行赋值操作。
例如,如果你有一个形状为 (3, 2) 的 DataFrame,其中有两个级别的列索引,你需要使用一个长度为 3 的数组或 Series 来为其中一个列级别赋值,使用一个长度为 6 的数组或 Series 来为两个列级别同时赋值。
下面是一个示例:
```python
import pandas as pd
# 创建一个带有两个级别的列索引的 DataFrame
df = pd.DataFrame({'A': [1, 2, 3], 'B': [4, 5, 6], 'C': [7, 8, 9]})
df.columns = pd.MultiIndex.from_product([['level1', 'level2'], ['col1', 'col2']])
# 尝试使用长度不匹配的数组为其中一列级别赋值
df.loc[:, ('level1', 'col1')] = [10, 11] # 报错:ValueError: cannot set using a multi-index selection indexer with a different length than the value
# 使用长度匹配的数组为其中一列级别赋值
df.loc[:, ('level1', 'col1')] = [10, 11, 12] # 成功
```
如果你需要同时为多个列级别赋值,则需要使用长度为级别数量乘积的数组或 Series。例如,如果你有两个级别的列索引,每个级别下有三个列名,则需要使用长度为 6 的数组或 Series 来同时为它们赋值。
```python
# 尝试使用长度不匹配的数组为两个列级别同时赋值
df.loc[:, [('level1', 'col1'), ('level2', 'col1')]] = [10, 11, 12] # 报错:ValueError: cannot set using a multi-index selection indexer with a different length than the value
# 使用长度匹配的数组为两个列级别同时赋值
df.loc[:, [('level1', 'col1'), ('level2', 'col1')]] = [10, 11, 12, 13, 14, 15] # 成功
```