OOM allocating scaled Bitmap with dimensions 1536 x 1536 at android.graphics.ImageDecoder.nDecodeBitmap(Native Method)这段代码是什么意思

时间: 2024-04-20 21:22:20 浏览: 363
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处理android bitmap oom

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这段代码是指在Android平台上，当尝试加载一个具有1536 x 1536像素尺寸的位图时，发生了内存不足的错误。OOM表示"Out of Memory"，即内存不足。nDecodeBitmap是一个Native方法，用于解码位图。这个错误可能是由于设备内存不足或者加载的位图过大导致的。为了解决这个问题，可以考虑使用更小尺寸的位图、压缩位图大小或者优化内存使用。
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这个错误是由于内存不足，无法分配足够的内存来加载图片导致的。你可以通过以下几种方法来解决这个问题： 1. 使用更小的图片：尽可能使用较小的图片，并将其缩放到合适的大小，以减少内存占用。 2. 使用高效的图片...

java.lang.OutOfMemoryError: Failed to allocate a 24 byte allocation with 8 free bytes and 8B until OOM, target footprint 268435456, growth limit 268435456 at java.lang.ThreadLocal.createMap(ThreadLocal.java:244) at java.lang.ThreadLocal.setInitialValue(ThreadLocal.java:186) at java.lang.ThreadLocal.get(ThreadLocal.java:170) at android.os.ThreadLocalWorkSource.getToken(ThreadLocalWorkSource.java:101) at android.os.ThreadLocalWorkSource.setUid(ThreadLocalWorkSource.java:67) at android.os.Binder.execTransact(Binder.java:1121)

这是一个 Java 的内存溢出错误。它的错误信息是“无法分配24字节的内存空间，目标占用空间为268435456，增长限制为268435456”。这个错误通常是由于程序占用的内存空间超过了 JVM 最大内存限制或者是程序中存在内存...

E/AndroidRuntime: FATAL EXCEPTION: main Process: com.example.design, PID: 15131 java.lang.OutOfMemoryError: Failed to allocate a 12000012 byte allocation with 11570504 free bytes and 11MB until OOM at dalvik.system.VMRuntime.newNonMovableArray(Native Method)

这个错误是由于应用程序请求的内存超过了系统所能分配的内存限制，导致内存不足而引发的OOM错误。 要解决这个问题，可以尝试以下几个方法： 1. 优化应用程序代码：检查应用程序是否存在内存泄漏或者内存使用不当的...

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回答1：</h3><br/>"oom when allocating tensor with shape" 的意思是在分配形状为某个值的张量时出现了内存不足的错误。这通常是因为计算机的内存不足以容纳所需的张量大小。需要考虑减少张量的大小或增加计算机的...

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具体来说，你的GPU内存不足以分配一个形状为[2,1536,1536]的float类型的张量。解决这个问题的方法有以下几个： 1. 减少模型的大小，可以通过减小模型的深度、宽度或使用更小的批量大小来减少内存使用量。 2. 使用...

OOM when allocating tensor with shape[999558] and type int64 on /job:localhost/replica:0/task:0/device:CPU:0 by allocator cpu [[{{node Slice}}]] [[IteratorGetNext]] 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. This isn't available when running in Eager mode. [Op:__inference_train_function_958] 2023-07-16 00:08:58.352764: W tensorflow/core/framework/op_kernel.cc:1828] OP_REQUIRES failed at slice_op.cc:151 : RESOURCE_EXHAUSTED: OOM when allocating tensor with shape[999558] and type int64 on /job:localhost/replica:0/task:0/device:CPU:0 by allocator cpu

这个错误提示是由于内存不足导致的。当你在训练模型时，尝试在CPU上分配一个形状为[999558]、类型为int64的张量时发生了内存溢出。这意味着你的计算机没有足够的内存来容纳这个张量。 解决这个问题的方法有几种： ...

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2023-07-08 15:04:38.637725: W tensorflow/core/framework/op_kernel.cc:1651] OP_REQUIRES failed at save_restore_v2_ops.cc:184 : Resource exhausted: OOM when allocating tensor with shape[173056,256] and type float on /job:localhost/replica:0/task:0/device:CPU:0 by allocator cpu

这个警告信息表示在尝试保存或恢复模型，TensorFlow 的内存资源不足（OOM，Out of Memory）。具体来说，它在尝试分配一个形状为 [173056, 256] 类型为 float 的张量时耗尽了内存。 这种情况通常发生在模型参数...

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/

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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