首页
学习
活动
专区
工具
TVP
发布
社区首页 >专栏 >tensorflow oom报错OOM when allocating tensor with shape

tensorflow oom报错OOM when allocating tensor with shape

作者头像
听城
发布2018-04-27 15:55:18
2.2K0
发布2018-04-27 15:55:18
举报
文章被收录于专栏:杂七杂八杂七杂八

今天在GPU上运行卷积神经网络手写数字,报了如下错误Resource exhausted: OOM when allocating tensor with shape[10000,32,28,28]

一开始还不知道因为什么,因为我的训练集我已经分批训练了啊,竟然换回出现这样的问题,后来在StackOverflow上发现了原因。原来我在做测试的时候一下子把测试集全部读进去了,这就造成了显卡的显存不能容纳这么多的数据,造成的崩溃,只需要改改最后测试就行了。 即将print("test accuracy %g"%accuracy.eval(feed_dict={ x: mnist.test.images, y_: mnist.test.labels, keep_prob: 1.0}))修改为:

for i in xrange(10):
    testSet = mnist.test.next_batch(50)
    print("test accuracy %g"%accuracy.eval(feed_dict={ x: testSet[0], y_: testSet[1], keep_prob: 1.0}))

下面是我修改后的完整代码

import tensorflow as tf
from tensorflow.examples.tutorials.mnist import input_data

mnist = input_data.read_data_sets('MNIST_data',one_hot=True)

#每个批次的大小
batch_size = 100
#计算一共有多少个批次
n_batch = mnist.train.num_examples // batch_size
n_test_batch = mnist.train.num_examples // batch_size

#初始化权值
def weight_variable(shape):
    initial = tf.truncated_normal(shape, stddev=0.1)
    return tf.Variable(initial)
#初始化偏置值
def bias_variable(shape):
    initial = tf.constant(0.1,shape=shape)
    return tf.Variable(initial)

#卷积层
def conv2d(x,W):
    #x input tensor of shape [batch,in_height,in_width,in_channels]
    #W filter /kernel tensor of shape[filter_height,filter_width,in_channels,out_channels]
    #strides[0/3]=1,strides[1]代表x方向的步长,strides[2]y方向步长
    #padding 'SAME' 'VALID'
    return tf.nn.conv2d(x,W,strides=[1,1,1,1],padding='SAME')

#池化层
def max_pool_2x2(x):
    #ksize[1,x,y,1]
    return tf.nn.max_pool(x,ksize=[1,2,2,1],strides=[1,2,2,1],padding='SAME')

#定义两个placeholder
x = tf.placeholder(tf.float32,[None,784]) #28*28
y = tf.placeholder(tf.float32,[None,10])

#改变x的格式转为4D的向量[batch,in_height,in_width,in_channels]
x_image = tf.reshape(x,[-1,28,28,1])

#初始化第一个卷积层的权值和偏置
W_conv1 = weight_variable([5,5,1,32])
b_conv1 = bias_variable([32])

#把x_image和权值向量进行卷积,再加上偏置值,然后应用与relu激活函数
h_vonv1 = tf.nn.relu(conv2d(x_image,W_conv1)+b_conv1)#进行池化
h_pool1 = max_pool_2x2(h_vonv1)#进行max-pooling

#初始化第二个卷积层的权值和偏置
W_conv2 = weight_variable([5,5,32,64])
b_conv2 = bias_variable([64])
#把h_pool1和权值向量进行卷积,再加上偏置值,然后应用与relu激活函数
h_vonv2 = tf.nn.relu(conv2d(h_pool1,W_conv2)+b_conv2)#进行池化
h_pool2 = max_pool_2x2(h_vonv2)#进行max-pooling

#28*28的图片第一次卷积后还是28*28,第一次池化后变为14*14
#第二次卷积后为14*14,第二次池化后变为7*7
#经过上面操作后得到64张7*7的平面

#初始化第一个全连接层的权值
W_fc1 = weight_variable([7*7*64,1024])#上一场有7*7*64个神经元,全连接层有1024个神经元
b_fc1 = bias_variable([1024]) #1024个节点

#把池化层2的输出扁平化为1维
h_pool2_flat = tf.reshape(h_pool2,[-1,7*7*64])
#求第一个全连接层的输出
h_fc1 = tf.nn.relu(tf.matmul(h_pool2_flat,W_fc1)+b_fc1)

#keep_prob用来表示神经元的输出概率
keep_prob = tf.placeholder(tf.float32)
h_fc1_drop = tf.nn.dropout(h_fc1,keep_prob)

#初始化第二个全连接层
W_fc2 = weight_variable([1024,10])
b_fc2 = bias_variable([10])

#计算输出
prediction = tf.nn.softmax(tf.matmul(h_fc1_drop,W_fc2)+b_fc2)
#softmax和交叉熵一起使用
loss = tf.reduce_mean(tf.nn.softmax_cross_entropy_with_logits(labels=y,logits=prediction))
train_step = tf.train.GradientDescentOptimizer(0.2).minimize(loss)

#结果放在一个布尔列表中
correct_prediction = tf.equal(tf.argmax(y,1),tf.argmax(prediction,1))#argmax返回一维张量中最大的值所在的位置,1代表一行中的最大位置
#求准确率
accuracy = tf.reduce_mean(tf.cast(correct_prediction,tf.float32))

with tf.Session() as sess:
    sess.run(tf.global_variables_initializer())
    for epoch in range(21):
        for batch in range(n_batch):
            batch_xs,batch_ys = mnist.train.next_batch(batch_size)
            sess.run(train_step, feed_dict={x: batch_xs, y: batch_ys,keep_prob:0.7})

        #下面的代码为修改后的结果
        acc = 0
        for batch in range(n_test_batch):
            batch_test_xs,batch_test_ys = mnist.test.next_batch(batch_size)
            acc += sess.run(accuracy, feed_dict={x: batch_test_xs, y: batch_test_ys,keep_prob:1})
        print("Iter " + str(epoch) + ",Testing Accuracy " + str(acc/(batch+1)))
本文参与 腾讯云自媒体分享计划,分享自作者个人站点/博客。
原始发表:2018.01.30 ,如有侵权请联系 cloudcommunity@tencent.com 删除

本文分享自 作者个人站点/博客 前往查看

如有侵权,请联系 cloudcommunity@tencent.com 删除。

本文参与 腾讯云自媒体分享计划  ,欢迎热爱写作的你一起参与!

评论
登录后参与评论
0 条评论
热度
最新
推荐阅读
领券
问题归档专栏文章快讯文章归档关键词归档开发者手册归档开发者手册 Section 归档