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ResourceExhaustedError的原因及解决方式

时间:2019-08-10 09:13:11来源:IT技术作者:seo实验室小编阅读:68次「手机版」
 

exhausted

在对see in the dark 代码进行测试时,我输入了一张[2848,4256,3]的ARW  sony原始数据图片,运行后出现下面错误:

tensorflow.Python.framework.ERRORs_impl.ResourceExhaustedError: OOM when allocating tensor with shape[1,1424,2128,64]

表示卷积后生成的图片数据维度是4维,BATch=1,图片大小1424x2128,特征图个数有64个。

表示资源耗尽,由于图片的像素是float32 位的,也就是每个像素相当于4个字节(4B=32bit)的存储量,一共!1424*2128*64*4=193937408*4B=757568KB=739.8M

也就是在运算到这层卷积层所需存储图像空间739.8M,这还有后面更多卷积层,全连接层,内存更大。我的GPU 是2G的,明显不足!解决办法就是换显卡,增大内存。

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