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tensorflow-gpu 使用的常见错误
这篇博客会不定期整理我在 tensorflow 中出现的问题和坑。
1. CUDA_ERROR_OUT_OF_MEMORY：
tensorflow 在执行过程中会默认使用全部的 GPU 内存，给系统保留 200 M，但是在我的系统上会在分配内存时被拒绝导致报错，因此我们可以使用如下语句指定 GPU 内存的分配比例：
# 配置每个 GPU 上占用的内存的比例 gpu_options = tf.GPUOptions(per_process_gpu_memory_fraction=0.95) sess = tf.Session(config=tf.ConfigProto(gpu_options=gpu_options))
可以看看这里的解释：stackoverflow
还有可能是这个问题：stackoverflow
2. 设置提示信息的等级
# 在 import tensorflow 之前加入 import os os.environ[‘TF_CPP_MIN_LOG_LEVEL‘]=‘1‘ # 这是默认的显示等级，显示所有信息 # 2级 import os os.environ[‘TF_CPP_MIN_LOG_LEVEL‘]=‘2‘ # 只显示 warning 和 Error # 3级 import os os.environ[‘TF_CPP_MIN_LOG_LEVEL‘]=‘3‘ # 只显示 Error
tensorflow-gpu 使用的常见错误
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