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社区首页 >问答首页 >Tensorflow中的风格转换:分配张量时的OOM

问Tensorflow中的风格转换:分配张量时的OOM
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Stack Overflow用户

提问于 2017-04-08 00:36:26

回答 1查看 899关注 0票数 0

我一直在尝试运行这个Tensorflow风格的传输实现-- Windows上的https://github.com/anishathalye/neural-style ( GPU版本)，但是我得到了以下错误：

ResourceExhaustedError (关于追溯，请参阅上文)：OOM在使用shape64,239400分配张量时[节点:渐变/MatMul_grad/MatMul=MatMuldevice="/job:localhost/replica:0/task:0/gpu:0"]

我在Tensorflow和Python方面都是一个完全的初学者，所以我不知道如何解决这个问题。

conv-neural-network

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回答 1

Stack Overflow用户

回答已采纳

发布于 2017-04-08 01:14:57

这是内存不足的错误。您没有足够的GPU内存来运行这个映像的深层网络。

你有两个解决方案：

如果您不关心速度，请使用CPU版本，因为您可能拥有比GPU内存更多的CPU内存(RAM)。将CUDA_VISIBLE_DEVICES设置为禁用GPU：CUDA_VISIBLE_DEVICES= python neural_style.py <content file> --styles <style file> --output <output file>
处理较小的图像。输入较小尺寸的图像确实可以减少内存的使用。因此，在将图像输入到脚本之前，尝试对图像进行下采样；您可以尝试多个大小，以查看您可以在GPU内存中容纳的最大大小。

票数 0

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页面原文内容由Stack Overflow提供。腾讯云小微IT领域专用引擎提供翻译支持

原文链接：

https://stackoverflow.com/questions/43291926

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