ConfigProto

(0) Resource exhausted: OOM when allocating tensor with shape[16,12,512,512] and type bool on

原因：显卡内存爆了，出现OOM问题解决办法：1.允许gpu自增长1.1针对tf1.X在代码的import语句下,添加config=tf.ConfigProto()config.gpu_options.allow_growth

intmain_S·2024-01-14 05:33

猫狗大战 Tensorflow 实现

tf.logging.set_verbosity(tf.logging.INFO)os.environ["CUDA_VISIBLE_DEVICES"]='0'#useGPUwithID=0config=tf.ConfigProto

牛牪犇_9c01·2023-08-29 14:33

【Tensorflow】tf查看是否使用gpu

None)#简化一点print("is_gpu:",tf.test.is_gpu_available())2、importtensorflowastfsess=tf.Session(config=tf.ConfigProto

sdbhewfoqi·2023-08-29 03:33

【无标题】FailedPreconditionError: Attempting t use uninitialized value InceptionV3/AuxLogits/Conv....

一开始百度都在说参数初始化的问题，后面检查代码发现在训练Inceptionv3模型的时候，给的参数是Inceptionv4的，就出现了这个问题withtf.Session(config=tf.ConfigProto

学而时习之！！·2023-08-13 13:26

Jupyter notebook 解决程序运行持续占用内存问题

在一开始的时候加上如下代码，进行显存管理是必要的：importtensorflowastfimportosos.environ["CUDA_VISIBLE_DEVICES"]='0'#指定第一块GPU可用config=tf.ConfigProto

ZengXincs·2023-07-31 02:02

Tensorflow强制使用CPU

Tensorflow，声明Session的时候加入device_count={‘cpu’:0}即可，代码如下：importtensorflowastfsess=tf.Session(config=tf.ConfigProto

张杰萌萌哒·2023-07-19 10:25

2018-10-31

检测tensorflow是否使用gpu进行计算importtensorflowastfsess=tf.Session(config=tf.ConfigProto(log_device_placement

啊啊啊啊啊1231·2023-06-23 05:46

tensorflow转换ckpt为savermodel模型

SavedModelconvert_ckpt_to_savermodel.pyimporttensorflowastfimportsystrained_checkpoint_prefix=sys.argv[1]export_dir=sys.argv[2]graph=tf.Graph()config=tf.ConfigProto

帅得不敢出门·2023-06-08 04:53

查看tensorflow是否支持GPU，以及测试程序

sess=tf.Session()print(sess.run(hello))是否支持GPUimporttensorflowastfsess=tf.Session(config=tf.ConfigProto

Wanderer001·2023-02-06 12:56

Keras2.1.0限制显存

importtensorflowastfconfig=tf.compat.v1.ConfigProto()#0.5是指所占显存的比例config.gpu_options.per_process_gpu_memory_fraction

陌南鸢·2023-02-06 05:15

报错tensorflow.python.framework.errors_impl.InternalError，from device: CUDA_ERROR_OUT_OF_MEMORY

.代码应作已下修改importtensorflowastfimportosos.environ["CUDA_VISIBLE_DEVICES"]='0'#useGPUwithID=0config=tf.ConfigProto

二哈头上有根呆毛·2023-02-05 14:37

failed to allocate 5.91G (6347372032 bytes) from device: CUDA_ERROR_OUT_OF_MEMORY: out of memory

importtensorflowastfgpu_options=tf.GPUOptions(per_process_gpu_memory_fraction=0.333)sess=tf.Session(config=tf.ConfigProto

fK0pS·2023-02-05 14:37

Tensorflow常用会话设置GPU&ConfigProto

模块ConfigProto创建session时常用的配置参数，使用tf.ConfigProto进行参数配置withtf.Graph().as_default():gpu_options=tf.GPUOptions

5122爱你所爱·2023-01-31 02:08

Jupyter notebook遇到的错误解决

2021/2/18（1）解决AttributeError:module‘tensorflow’hasnoattribute‘ConfigProto’AttributeError:module‘tensorflow

缄默的天空之城·2023-01-28 08:38

tensorflow savemodel与pb(ckpt)互相转换

save_modelimporttensorflowastfimportsystrained_checkpoint_prefix=sys.argv[1]export_dir=sys.argv[2]graph=tf.Graph()config=tf.ConfigProto

bo.qiu_xbw·2023-01-25 15:33

运行tensorflow深度学习代码，出现卡死界面、或报Could not create cudnn handle: CUDNN_STATUS_INTERNAL_ERROR错的解决方法

如果出现Couldnotcreatecudnnhandle:CUDNN_STATUS_INTERNAL_ERROR报错，则是显存不够导致的，加入#用于限制显存使用config=tf.compat.v1.ConfigProto

hbwhzc·2023-01-20 12:10

tensorflow-GPU 使用指南

个人公众号查看机器GPU的使用情况定时更新显示机器上gpu的情况，#10s刷新一次nvidia-smi-l10动态申请显存config=tf.ConfigProto()config.gpu_options.allow_growth

老三是只猫·2023-01-15 20:34

Tensorflow常见报错处理

1.CUDA_ERROR_OUT_OF_MEMORYimporttensorflowastf#避免CUDA_ERROR_OUT_OF_MEMORYconfig=tf.ConfigProto(allow_soft_placement

weixin_33786077·2023-01-04 15:40

keras深度训练:GPU设置

importosimporttensorflowastfimportkeras.backend.tensorflow_backendasKTF#进行配置，每个GPU使用90%上限现存os.environ["CUDA_VISIBLE_DEVICES"]="0,1"#使用编号为0，1号的GPUconfig=tf.ConfigProto

初识-CV·2023-01-01 17:44

运行lane-yolo问题记录tensorflow1.x代码运行在tensorflow2.x上错误修改

1、AttributeError:module‘tensorflow’hasnoattribute‘ConfigProto’File"D:\desktop\lane-yolo2\Test_Detections_On_Video.py

小祥子ovo·2022-12-31 07:51

查看运行tensorflow程序是否使用的GPU

tensorflow程序是否使用的GPU查看是否用GPU跑的TensorFlow程序第一种方法，直接输出日志法（推荐）importtensorflowastfsess=tf.Session(config=tf.ConfigProto

whutfan·2022-12-30 11:23

AttributeError: module ‘tensorflow._api.v1.compat‘ has no attribute ‘v1‘

将代码：config=tf.compat.v1.ConfigProto()config.gpu_options.per_process_gpu_memory_fraction=0.8

向来萧瑟也无畏·2022-12-23 07:05

tf.ConfigProto类

参考Python的一个报错——OSError:[Errno22]Invalidargument-云+社区-腾讯云tf.ConfigProto()主要的作用是配置tf.Session的运算方式，比如gpu

Wanderer001·2022-12-23 07:58

tensorflow中使用tf.ConfigProto()配置Session运行参数&&GPU设备指定

Sarah ฅʕ•̫͡•ʔฅ·2022-12-23 07:57

tensorflow | ConfigProto GPU使用设置（包括占用率等）

tf.ConfigProto一般用在创建session的时候。用来对session进行参数配置withtf.Session(config=tf.ConfigProto(...),...)

努力努力再努力tq·2022-12-23 07:26

TensorFlow中的小知识：tf.ConfigProto()与Session

tf.ConfigProto()现在记录一下我们经常会用到的tf.ConfigProto()函数的功能和使用一、功能tf.ConfigProto()函数用在创建session的时候对session进行参数配置

spring_willow·2022-12-23 07:56

tf.ConfigProto (allow_soft_placement=True)

tf.ConfigProto一般用在创建session的时候用来对session进行参数配置。withtf.Session(config=tf.ConfigProto(…)…)原文链接.

人类高质量算法工程师·2022-12-23 07:52

config=tf.ConfigProto(allow_soft_placement=True)

withtf.Session(config=tf.ConfigProto(allow_soft_placement=True))assess:tf.ConfigProto用来对session进行参数配置

来一包板栗·2022-12-23 07:51

【笔记】tf中使用 tf.ConfigProto()配置Session运行参数 && GPU设备指定

tf.ConfigProto()函数用在创建session的时候，用来对session进行参数配置：config=tf.ConfigProto(allow_soft_placement=True,allow_soft_placement

程序猿的探索之路·2022-12-23 07:21

TensorFlow会话的配置项

01TensorFlow配置项的文档位于这里TensorFlow可以通过指定配置项，来配置需要运行的会话，示例代码如下：run_config=tf.ConfigProto()sess=tf.Session

LeadAI学院·2022-12-23 07:19

tf.ConfigProto()整理

持续整理中tf.ConfigProto()tf.GPUOptions()动态申请缓存限制GPU的使用率tf.ConfigProto()tf.ConfigProto()在创建tf.Session(config

duyuanjun123·2022-12-23 06:17

tf.ConfigProto和tf.GPUOptions用法总结

【时间】2018.12.13【题目】tf.ConfigProto和tf.GPUOptions用法总结概述tf.ConfigProto一般用在创建session的时候，用来对session进行参数配置，而

C小C·2022-12-23 06:14

tf.ConfigProto()详解

tf.ConfigProto()主要的作用是配置tf.Session的运算方式，比如gpu运算或者cpu运算tf.ConfigProto一般用在创建session的时候，用来对session进行参数配置

Jqlender·2022-12-23 06:42

tensorflow 配置nvidia 显卡

importtensorflowastfimportnumpyasnpimportosos.environ['CUDA_VISIBLE_DEVICES']='0'config=tf.ConfigProto

dingcb168·2022-12-23 01:24

【使用 jupyter notebook 进行网络训练时显存不足，设置GPU占用率】

1用到的方法和对象config=tf.compat.v1.ConfigProto()#返回一个session实例对象config.gpu_options.allow_growth=True#配置GPU内存分配方式

菜鸟爱学习@chong·2022-12-21 16:25

pycharm tensorflow 使用 GPU跑代码

importosos.environ['CUDA_VISIBLE_DEVICES']='0'#指定使用1卡config=tf.ConfigProto(allow_soft_placement=False

weixin_46382990·2022-12-15 22:01

pycharm用GPU跑代码（tensorflow版）

pycharm用GPU跑代码（tensorflow版）importosimporttensorflowastfconfig=tf.compat.v1.ConfigProto(gpu_options=tf.compat.v1

贝嘎贝嘎贝嘎处·2022-12-15 22:24

tensorflow2.0 与1.0因版本问题常见几个问题解决

1.tf2.0导入tensorflow.ConfigProto报错解决方案:fromtensorflow.compat.v1importConfigProto按照上述2种方法可以导入成功参考文档：https

十八水·2022-12-10 10:09

Tensorflow--GPU/CPU/ contain variables in different devices

用tf.ConfigProto(log_device_placement=True)可以来查看operations和tensors的指派情况，是在GPU还是CPU上。

TomoBladeLee·2022-12-06 12:45

[机器学习]AttributeError: module 'tensorflow' has no attribute 'ConfigProto' 报错解决方法

在代码：config=tf.ConfigProto()sess=tf.compat.v1.Session(config=config)执行过程中会报错config=tf.ConfigProto()AttributeError

路白，·2022-12-05 16:37

tensorflow.python.framework.errors_impl.InternalError: Blas GEMM launch failed

importtensorflowastfimportosos.environ["CUDA_VISIBLE_DEVICES"]='0'#或者'1'调用运行GPU的编号#定义TensorFlow配置config=tf.ConfigProto

jxx29wendken·2022-12-01 17:56

Tensorflow （三）

用来对session进行参数配置#tf.ConfigProto()的参数log_device_placement=True:是否打印设备分配日志allow_soft_placement=True：如果你指定的设备不存在

DOVIS_song·2022-11-23 21:54

【无标题】

CUDNN_STATUS_INTERNAL_ERROR解决办法:在开头加入以下代码gpu_options=tf.GPUOptions(per_process_gpu_memory_fraction=0.5)config=tf.ConfigProto

好吧但·2022-11-23 00:07

张量乘规则与代码

importtensorflowastfimportnumpyasnpt=4*64*20feats=np.ones((t)).reshape((4,64,20))g=tf.Graph()device_t='/gpu:0'soft_config=tf.compat.v1.ConfigProto

飞行codes·2022-11-22 17:26

在使用keras时报错显示tensorflow 1.4 could not create cudnn handle: CUDNN_STATUS_INTERNAL_ERROR的解决办法

importosimporttensorflowastffromkeras.backend.tensorflow_backendimportset_sessionos.environ["CUDA_VISIBLE_DEVICES"]="0"#指定GPUconfig=tf.ConfigProto

to do 1+1·2022-11-21 19:09

tensorflow中使用GPU的设置方法

方法一：Config=tf.ConfigProto(allow_soft_placement=True)##:如果你指定的设备不存在,允许TF自动分配设备Config.gpu_options.allow_growth

cv-daily·2022-11-21 09:54

Process finished with exit code 134 (interrupted by signal 6: SIGABRT)的解决方法,ubuntu16.04

内存的命名一般就可以解决os.environ[“CUDA_VISIBLE_DEVICES”]=“PCI_BUS_ID”os.environ[“CUDA_VISIBLE_DEVICES”]=‘0’config=tf.ConfigProto

RufusGuo·2022-11-21 01:23

TensorFlow遇到的各种错误

目录版本问题ImportError:cannotimportname'set_random_seed'from'tensorflow'module‘tensorflow’hasnoattribute‘ConfigProto

天边一坨浮云·2022-06-07 07:48

Windows版Tensorflow显存不足解决方案 (2017-07-23 00:24:27)

：failedtocreatecublashandle:CUBLAS_STATUS_ALLOC_FAILED在官方Github上找到一个解决方案创建session的时候允许显存增长config=tf.ConfigProto

沧海一声笑的DIY宇宙·2022-02-14 19:25

tensorflow GPU使用

exportCUDA_VISIBLE_DEVICES=2config=tf.ConfigProto()config.gpu_options.per_process_gpu_memory_fraction

Persistently·2021-04-29 16:39

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