caller":"v3@v3.5.9/retry_interceptor.go:62","msg":"retrying of unary invoker failed"

caller":"v3@v3.5.9/retry_interceptor.go62"是一个错误信息中的一部分，它表示在调用某个函数时发生了错误，并且错误发生在retry_interceptor.go文件的第62行。这个错误信息表明在进行一次调用时发生了失败，并且正在尝试重新调用。

这个错误信息中的caller字段通常用于指示错误发生的位置，它包含了函数或方法的名称以及所在的文件和行号。在这个例子中，caller字段指示了retry_interceptor.go文件中的第62行。

需要注意的是，这个错误信息可能是由于网络连接问题、服务器故障或其他原因导致的调用失败。具体的原因需要根据上下文和其他错误信息来判断。

相关问题

Allocator (GPU_0_bfc) ran out of memory trying to allocate 2.34GiB with freed_by_count=0. The caller indicates that this is not a failure, but may mean that there could be performance gains if more memory were available. 2023-05-30 22:40:50.059248: W tensorflow/core/common_runtime/bfc_allocator.cc:245] Allocator (GPU_0_bfc) ran out of memory trying to allocate 2.28GiB with freed_by_count=0. The caller indicates that this is not a failure, but may mean that there could be performance gains if more memory were available. 2023-05-30 22:40:50.089391: W tensorflow/core/common_runtime/bfc_allocator.cc:245] Allocator (GPU_0_bfc) ran out of memory trying to allocate 1.21GiB with freed_by_count=0. The caller indicates that this is not

这是由于GPU内存不足导致的错误。有两种解决方法：

1. 减少模型的内存占用。可以尝试减少模型的层数或者每层的神经元数量等。

2. 增加GPU内存。可以安装更大的GPU或者使用分布式训练等方法来增加内存。

另外，也可以尝试使用TensorFlow的自动增长GPU内存的功能来解决这个问题。可以在代码中添加以下代码：

import tensorflow as tf
config = tf.ConfigProto()
config.gpu_options.allow_growth = True
session = tf.Session(config=config)

这将允许TensorFlow根据需要动态增加GPU内存。

*** WARNING L15: MULTIPLE CALL TO FUNCTION NAME: _LCD_DISPLAY_HOUR/DEMO_LCD CALLER1: TIMER0_IRQHANDLER/ISR CALLER2: TIMER2_IRQHANDLER/ISR报错是什么意思’

这个错误的意思是在两个不同的函数中都调用了同一个函数（_LCD_DISPLAY_HOUR/DEMO_LCD），这可能会导致不可预测的行为。如果这个函数是用来控制LCD显示的，那么可能会导致LCD显示异常。你需要检查代码，确保每个函数只调用每个函数一次，或者重新设计代码，将共享的函数提取到一个单独的函数中，避免重复调用。