resourceexhaustederror

时间: 2023-04-29 18:01:41 浏览: 103
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Resource Exhausted(解决方案).md

ResourceExhaustedError 指系统资源耗尽错误。这通常意味着系统中的某些资源（如内存或磁盘空间）已达到限制，无法满足程序的需求。在解决这种错误时，可能需要释放一些资源或增加系统中可用资源的数量。
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Fatal error: Allowed memory size of 134217728 bytes exhausted (tried to allocate 2611816 bytes)

主要介绍了Fatal error: Allowed memory size of 134217728 bytes exhausted (tried to allocate 2611816 bytes)错误的解决方法,需要的朋友可以参考下

代码 ResourceExhaustedError

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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...

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]

这个错误是由于内存不足导致的。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...

tensorflow.python.framework.errors_impl.ResourceExhaustedError: {{function_node __wrapped__AddV2_device_/job:localhost/replica:0/task:0/device:GPU:0}} failed to allocate memory [Op:AddV2]

这个错误通常是由于在GPU内存不足时尝试分配太多内存而造成的。您可以尝试以下几种方法来解决这个问题： 1. 减少批量大小：尝试减小训练时的批量大小，以减少内存使用量。 2. 减少模型大小：尝试减小模型的大小，...

return tf.random.stateless_uniform( tensorflow.python.framework.errors_impl.ResourceExhaustedError: {{function_node __wrapped__AddV2_device_/job:localhost/replica:0/task:0/device:GPU:0}} failed to allocate memory [Op:AddV2]

这个错误是 TensorFlow 运行时发出的，表示在执行 tf.random.stateless_uniform 操作时出现了内存不足的情况。具体来说，是因为显存不足导致 TensorFlow 无法分配内存，从而报告了这个错误。可能是因为模型太大...

tensorflow.python.framework.errors_impl.ResourceExhaustedError: {{function_node __wrapped__IteratorGetNext_output_types_2_device_/job:localhost/replica:0/task:0/device:CPU:0}} Failed to allocate memory for the batch of component 0 [Op:IteratorGetNext]

这个错误通常表示，TensorFlow尝试分配的内存超过了可用的内存限制，导致内存不足。可以采取以下一些措施来解决这个问题： 1. 减少批处理大小（batch size）：可以将批处理大小降低到一个合理的范围内，以减少内存...

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/。

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： 1. 减少模型的复杂度，例如减少层数或减小每层的神经元数量。 2. 减少batch size，即每次传递的样本数量，以减少每次计算时所需的...

解释一下下面这段代码的意思和功能@Override public <ReqT, RespT> Listener<ReqT> interceptCall(ServerCall<ReqT, RespT> call, Metadata headers, ServerCallHandler<ReqT, RespT> next) { GrpcScope<ReqT> grpcScope = new GrpcScope<>(); checkAndGetRequestId(); // 处理返回 ServerCall<ReqT, RespT> wrappedCall = new ForwardingServerCall.SimpleForwardingServerCall<ReqT, RespT>(call) { @Override public void sendMessage(RespT message) { grpcScope.setResponse(message); logAndPerf(call, ErrorCode.OK.getCode(), grpcScope); super.sendMessage(message); } }; Listener<ReqT> requestListener = next.startCall(wrappedCall, headers); return new SimpleForwardingServerCallListener<ReqT>(requestListener) { @Override public void onMessage(ReqT message) { requestListener(call, headers, message, grpcScope); super.onMessage(message); } @Override public void onHalfClose() { if (!call.isReady()) { return; } try { super.onHalfClose(); } catch (Exception e) { handleGrpcException(e, call, grpcScope); } } }; } private <ReqT, RespT> void requestListener(ServerCall<ReqT, RespT> call, Metadata headers, ReqT message, GrpcScope<ReqT> grpcScope) { grpcScope.setRequest(message); // 处理请求头部，tapo全部切换到新接口后去除从请求头获取serviceId的逻辑，并且需要优化代码 Metadata.Key<String> secret = Metadata.Key.of(SERVICE_SECRET_HEADER, Metadata.ASCII_STRING_MARSHALLER); Metadata.Key<String> service = Metadata.Key.of(SERVICE_ID_HEADER, Metadata.ASCII_STRING_MARSHALLER); String serviceSecret = headers.get(secret); String headServiceId = headers.get(service); String paramServiceId = null; // 通过serviceId是否在header中，区分新老架构请求，后续老架构完全下线后需要修改 if (isBlank(headServiceId)) { paramServiceId = getStringValue(message, REQ_SERVICE_ID); headServiceId = paramServiceId; // 后续改成注解方式 if (existsField(message, REQ_ACCOUNT_ID)) { String accountId = getStringValue(message, REQ_ACCOUNT_ID); if (isBlank(accountId)) { closeCall(call, grpcScope, -1, Status.DATA_LOSS.withDescription("account invalid!")); return; } } } grpcScope.setServiceId(headServiceId); if (!verifyService(headServiceId, paramServiceId, serviceSecret)) { log.warn("headServiceId: {}, paramServiceId: {} serviceSecret: {} verify fail", headServiceId, paramServiceId, serviceSecret); // closeCall(call, grpcScope, -2, // Status.DATA_LOSS.withDescription("service secret is not correct!")); return; } if (!RateLimitUtil.tryAcquire(call.getMethodDescriptor())) { closeCall(call, grpcScope, -3, Status.RESOURCE_EXHAUSTED.withDescription("rate limit, please try later!")); } }

这段代码是一个 gRPC 拦截器，用于处理 gRPC 调用过程中的请求和响应，并且实现了一些特定的功能。 在这个拦截器中，首先创建了一个 GrpcScope 对象，用于存储请求和响应的上下文信息。然后通过 ...
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