OOM when allocating tensor with shape[352,34,176] and type float on /job:localhost/replica:0/task:0/device:GPU:0 by allocator GPU_0_bfc [Op:Pad]
时间: 2024-02-03 14:02:43 浏览: 25
这个错误通常是由于GPU内存不足导致的。你可以尝试以下几个方法来解决这个问题:
1. 减少batch size:减少每次输入模型的数据量,从而减少GPU内存的占用。
2. 减少模型参数:可以尝试减少模型的层数或每层的神经元个数,来降低模型的参数量。
3. 使用更大的GPU:如果你的GPU内存确实不足以容纳模型,可以考虑使用更大内存的GPU。
4. 使用分布式训练:将模型分成多个部分,分布式地在多个GPU上进行训练,以降低每个GPU的内存占用。
希望以上方法可以帮助你解决问题。
相关问题
ResourceExhaustedError: OOM when allocating tensor with shape[32,32,128,128] and type float on /job:localhost/replica:0/task:0/device:GPU:0 by allocator GPU_0_bfc
这个错误表示在 GPU 上分配张量时,内存不足。原因是模型或输入数据太大,超出了 GPU 的内存限制。
解决这个问题的方法有几种:
1. 减少批量大小(batch_size):减少每个批次处理的样本数量,可以减少 GPU 内存的使用量,但可能会影响模型的训练效果。
2. 减小模型的规模:可以通过减少模型中的层数或参数数量来减小模型的规模,从而减少 GPU 内存的使用量。
3. 使用更高内存的 GPU:如果您使用的 GPU 内存较小,可以考虑升级到内存更大的 GPU。
4. 使用分布式训练:将训练任务分发到多个 GPU 或计算机上进行并行训练,可以减少每个 GPU 的负载,从而减少内存使用量。
5. 使用混合精度训练:使用混合精度训练可以减少 GPU 内存的使用量,从而让您能够训练更大的模型或使用更大的批量大小。
翻译 OOM when allocating tensor with shape[60000,32,28,28] and type float on /job:localhost/replica:0/task:0/device:GPU:0 by allocator GPU_0_bfc [Op:Conv2D]
在分配形状为[60000,32,28,28]和类型为float的张量时,在分配器GPU_0_bfc中,由于/ job:localhost / replica:0 / task:0 / device:GPU:0上的Conv2D操作,发生OOM。