常见原因:
显存不够。
诊断:
1、打开一个命令行终端,并输入命令watch –n 1 nvidia-smi,该命令可实时观察到显卡的利用状况;
2、然后重新运行jupyter,并观察显卡利用状况;
3、若显存的占用,在某一时刻超过了最大显存。则确诊为显存不足的问题。此时,本问题与“OOM”属于同一类问题。
解决方案:
1、换用更大显存显卡;
2、建议将数据batchsize调小,或网络规模调小。
原因分析:
安装了新版本的theano、ipykernel、IPython
解决方案:
1、卸载系统的包–> pip uninstall theano ipykernel IPython prompt-toolkit-y
2、删除安装的与jupyter有关的缓存文件
~/MyFiles/.local/lib/python3.5/site-packages && rm -rf jupyter*
~/MyFiles/.local/lib/python3.6/site-packages && rm -rf jupyter*
主要原因:
用户清除了浏览器的访问记录,特别是cookies。
解决方案:
重启主机。
解决方案:重启主机
解决方案:重启主机