我在GPU上使用带有Keras和tensorflow 2.0的R。在将第二个监视器连接到我的GPU之后,我在深入学习脚本期间收到此错误:我的结论是GPU内存不足,解决方案似乎是这样的代码:from keras.backend.tensorflow_backendsession as the default session for Keras
根据这篇文章:
我在train.ipynb中训练了一个带有fit生成器(批处理大小为64)的模型,当我试图在predict.ipynb中加载权重时,捕获到了ResourceExhaustedError。我正在使用tensorflow v1.9和tensorflow docker image中的keras。when allocating tensor with shape[28224,1024] and type float on /job:localhost/replica:0/task:0/dev
在ModuleNotFoundError: No module named 'tensorflow.contrib'行425中执行from tensorflow.contrib.cudnn_rnn.python.opsimport cudnn_rnn_ops命令时,我正在体验keras\layers\cudnn_recurrent.py。当使用GPU处理时,这个问题是针对Tensorflow 的。没有任何问题,如果我不使用GPU处理
我想在我的多图形处理器系统上使用tf.contrib.distribute.MirroredStrategy(),但它没有使用GPU进行训练(参见下面的输出)。另外,我正在运行tensorflow-gpu 1.12。 我确实尝试在MirroredStrategy中直接指定GPU,但同样的问题也出现了。but not used by distribute strategy: /device:GPU:0
INFO:tensorflow:Devic