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]

时间: 2023-05-29 21:01:52 浏览: 321
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解决TensorFlow GPU版出现OOM错误的问题

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。
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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...

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]

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...

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/。

ResourceExhaustedError: OOM when allocating tensor with shape[2,1536,1536] and type float on /job:localhost/replica:0/task:0/device:GPU:0 by allocator GPU_0_bfc [Op:Fill]

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...

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...

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： ...

Resource exhausted: OOM when allocating tensor with shape[3,3,384,384] and type float on /job:localh...

这个错误信息表示在分配一个大小为 [3,3,384,384] 的浮点型张量时，内存不足（OOM）。这通常是因为您的计算资源不足或者您的模型太大。您可以尝试以下几个解决方法： 1. 减少批次大小（batch size），这可以减少...

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： ...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。

oom when allocating tensor with shape

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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接着，系统禁用了OOM killer（内存不足时自动杀死进程的机制）。最后，系统尝试冻结剩余可冻结的任务。但是，在执行此操作时，出现了一个错误，错误信息为“device descriptor read/64, error -71”，这可能与USB...

[[node gradient_tape/model/multi_head_attention_1/multi_head_attention_1-Attention/truediv_1/RealDiv (defined at D:/pythonPro66/att_mtcn_cli_train.py:427) ]] 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]

这看起来像是一个 TensorFlow 报错信息，...建议你按照提示添加 report_tensor_allocations_upon_oom 选项，这样能够在程序内存溢出时输出一份当前内存分配情况的报告。这样可以更好地帮助你查找问题所在并进行调试。

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...

E/AndroidRuntime: FATAL EXCEPTION: main Process: com.example.liupeng_04, PID: 5223 java.lang.OutOfMemoryError: Failed to allocate a 455692 byte allocation with 129904 free bytes and 126KB until OOM at dalvik.system.VMRuntime.newNonMovableArray(Native Method) at android.graphics.BitmapFactory.nativeDecodeAsset(Native Method)

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。...

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