Advertisement

解决TensorFlow GPU版本的OOM问题

  •  5星
  •     浏览量: 0
  •     大小:None
  •      文件类型：None

简介：
本文章介绍了如何解决使用TensorFlow GPU版本时遇到的内存溢出(OOM)问题，提供了多种有效的方法和建议。 在使用mask_rcnn预测自己的数据集时，会出现以下错误：ResourceExhaustedError: OOM when allocating tensor with shape [1,512,1120,1120] and type float on /job:localhost/replica:0/task:0/device:GPU:0 by allocator GPU_0_bfc [[{{node rpn_model/rpn_conv_shared/convolution}} = Conv2D[T=DT_FLOAT, data_format=NCHW, dilation

全部评论 (0)

还没有任何评论哟~
客服
客服
客服关闭
  • 解决TensorFlow GPU版本的OOM问题
    优质
    本文章介绍了如何解决使用TensorFlow GPU版本时遇到的内存溢出(OOM)问题，提供了多种有效的方法和建议。 在使用mask_rcnn预测自己的数据集时，会出现以下错误：ResourceExhaustedError: OOM when allocating tensor with shape [1,512,1120,1120] and type float on /job:localhost/replica:0/task:0/device:GPU:0 by allocator GPU_0_bfc [[{{node rpn_model/rpn_conv_shared/convolution}} = Conv2D[T=DT_FLOAT, data_format=NCHW, dilation
     
  • 解决Ubuntu18下PyCharm无法调用TensorFlow-GPU问题
    优质
    本教程详解在Ubuntu 18系统中配置PyCharm以支持TensorFlow-GPU的过程，解决常见问题和注意事项。适合深度学习开发者参考。 问题描述：我通过控制台使用tensorflow-gpu没问题，但是通过pycharm使用却不可以。在控制台上输入命令后的情况如下所示： ``` answer@answer-desktop:/$ python Python 3.7.0 (default, Jun 28 2018, 13:15:42) [GCC 7.2.0] :: Anaconda, Inc. on linux Type help, copyright, credits or license for more information. >>> import tensorflow as tf 2020-02-04 21:37:12.9 ```
     
  • TensorFlow-GPU安装中的常见问题与解决办法
    优质
    本文将详细介绍在安装TensorFlow-GPU过程中遇到的各种常见问题，并提供详尽的解决方案和建议，帮助用户顺利完成环境配置。 本段落详细介绍了在安装tensorflow-gpu过程中可能遇到的常见问题及相应的解决方案，具有较高的参考价值。有兴趣的朋友可以查阅一下。
     
  • 针对TensorFlow-GPU版本缺失的cublas64_11.dll等问题
    优质
    简介：本文探讨并解决在使用TensorFlow-GPU版本时遇到的cublas64_11.dll文件缺失问题，并提供相应的解决方案。 需要处理的DLL文件包括cublas64_11.dll、cublasLt64_11.dll、cudnn64_8.dll以及cufft64_10.dll等7个文件。
     
  • MySQL 内存溢出(OOM)问题的解决思路
    优质
    本文探讨了MySQL数据库在运行过程中遭遇内存溢出（OOM）的问题，并提出了一系列诊断和解决问题的方法与策略。 OOM（Out Of Memory）是指内存溢出的情况。 内存溢出是软件开发领域长期存在的难题之一。当运行在操作系统上的软件所需申请的内存量超过了物理内存所能承受的最大值，就会发生内存溢出问题。 导致内存溢出的原因多种多样，在内核层面有以下两种处理方式： 1. 直接触发系统崩溃。 2. 杀掉部分进程以释放一些资源。 通常情况下，当出现OOM时，操作系统会选择杀死引发该错误的进程，并尝试恢复系统的正常运行。为了提前发现问题，我们常常会设置内存监控报警机制，在内存或交换空间使用率超过90%的情况下发出警告通知，以便及时排查和处理问题。 如果系统已经发生了内存溢出，则可以通过执行dmesg命令查看相关信息；对于CentOS 7及其以上版本的操作系统来说，还可以通过该命令的-T选项将时间戳转换为可读的时间格式。
     
  • TensorFlow GPU版1.14.0版本
    优质
    TensorFlow GPU版1.14.0是一款利用NVIDIA CUDA技术实现GPU加速的深度学习框架版本，显著提升模型训练速度和效率。 配合博文“tensorflowGPU版本安装”食用。压缩包是tensorflow_gpu==1.14.0版本的安装包，下载后需要用pip install加上路径名和文件夹名进行安装即可使用。这个压缩包是在GITHUB上下载下来的，请放心使用。
     
  • 解决MySQL OOM（内存溢出）问题的方法思考
    优质
    本文探讨了如何有效应对和预防MySQL数据库出现的OOM错误，提供了多种实用解决方案和技术策略。 本段落详细介绍了如何解决MySQL OOM（内存溢出）问题的思路，为学习和工作中遇到此类问题的朋友提供了宝贵的参考。有兴趣了解更多信息的人可以阅读此文。
     
  • 解析TensorFlow 2.x版本无法使用GPU的一个解决方案
    优质
    本文解析了在使用TensorFlow 2.x版本时遇到无法利用GPU加速的问题，并提供了一个有效解决此问题的方法。 最近学校提供了一个服务器账号用于训练神经网络。该服务器配置了十块Titan V GPU，并安装了TensorFlow 2.2以及Python版本3.6.2。在完成安装后，我使用`tf.test.is_gpu_available()`来检查是否能够调用GPU资源，但返回结果为false。根据错误信息显示，在尝试打开几个库文件时均成功，但在最后一步尝试打开libcudnn.so.7文件时失败了，并提示not such file or directory的错误信息。这可能是由于缺少必要的CUDA或cuDNN库导致TensorFlow无法正确调用GPU资源。 简而言之：尽管服务器配置有强大的硬件支持和相应的软件环境，但在运行测试代码以验证是否能访问到这些硬件时遇到了问题。具体来说，当尝试加载某些关键的机器学习库文件（如cudnn）时失败了，从而导致TensorFlow报告说没有可用的GPU资源可以使用。
     
  • TensorFlow 2.0 GPU版本安装
    优质
    本教程详细介绍了如何在个人电脑或服务器上安装TensorFlow 2.0的GPU加速版本，帮助开发者快速搭建深度学习环境。 TensorFlow™是一个基于数据流编程的符号数学系统，在机器学习算法的编程实现方面得到了广泛应用。它的前身是谷歌开发的神经网络算法库DistBelief。 TensorFlow具有多层级结构，可以在各种服务器、PC终端和网页上部署，并支持GPU和TPU进行高性能数值计算，因此被广泛应用于谷歌内部产品开发及各领域的科学研究中。 安装TensorFlow2.0 GPU版时需要关注的关键技术点包括：理解TensorFlow的基本概念；确认适用的操作系统版本；确保电脑配置了兼容的Nvidia GPU显卡及其驱动程序，并且这些硬件和软件都满足计算能力要求，例如GeForce GTX 1050至少需具有6.1级以上的计算能力。 安装过程中首先检查GPU驱动。你可以从Nvidia官方网站下载并安装最新的驱动程序。然后，你需要为TensorFlow2.0 GPU版配置CUDA和CuDNN库的支持环境。TensorFlow2.0与CUDA 10.0及对应版本的CuDNN绑定。具体步骤包括：下载、安装以及测试CUDA版本；根据默认路径完成CUDA的安装；更新系统变量以确保正确识别GPU驱动程序。 对于CuDNN，你需要从Nvidia开发者网站获取相应版本，并按照指示将其解压后放置到合适的目录中。同样地，需要将CuDNN的相关文件添加至环境变量设置中以便TensorFlow能够顺利使用这些库文件进行加速计算。 完成上述步骤之后，你的系统应当已经准备好安装并运行TensorFlow2.0 GPU版了。你可以通过Python导入TensorFlow库，并验证是否成功配置了GPU支持——这通常会显示所连接的GPU设备信息。 总的来说，TensorFlow2.0 GPU版的安装涉及多个环节：确认操作系统和硬件兼容性；正确安装Nvidia驱动程序及CUDA、CuDNN等运行库；以及设置必要的环境变量。这些步骤对于确保深度学习计算充分利用GPU资源至关重要。
     
  • TensorFlow 2.1.0 使用 GPU 时的错误问题
    优质
    本文章主要讲解在使用TensorFlow 2.1.0版本过程中，遇到与GPU相关的常见错误，并提供了解决方案和调试技巧。 我的配置显卡是MX250（联想小新系列），算力为6.1（满足TensorFlow至少3.1的要求）。CUDA版本为10.1（支持TensorFlow 2.1.0及以上），cuDNN版本为7.6，与CUDA匹配。安装TensorFlow 2.1.0的方法如下： 打开Anaconda Prompt，并进入相应的Python环境。 在命令行中输入以下指令： ``` conda install cudatoolkit=10.1 conda install cudnn=7.6 pip install tensorflow==2.1 ``` 等待安装完成，期间可能会遇到问题。