解決TensorFlowGPU版出現(xiàn)OOM錯誤的問題-創(chuàng)新互聯(lián)

問題：

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在使用mask_rcnn預(yù)測自己的數(shù)據(jù)集時，會出現(xiàn)下面錯誤：

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", dilations=[1, 1, 1, 1], padding="SAME", strides=[1, 1, 1, 1], use_cudnn_on_gpu=true, _device="/job:localhost/replica:0/task:0/device:GPU:0"](fpn_p2/BiasAdd, rpn_conv_shared/kernel/read)]]
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.
 
 [[{{node roi_align_mask/strided_slice_17/_4277}} = _Recv[client_terminated=false, recv_device="/job:localhost/replica:0/task:0/device:CPU:0", send_device="/job:localhost/replica:0/task:0/device:GPU:0", send_device_incarnation=1, tensor_name="edge_3068_roi_align_mask/strided_slice_17", tensor_type=DT_INT32, _device="/job:localhost/replica:0/task:0/device:CPU:0"]()]]
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.

當前名稱：解決TensorFlowGPU版出現(xiàn)OOM錯誤的問題-創(chuàng)新互聯(lián)
網(wǎng)站URL：http://bm7419.com/article20/dcosco.html

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